Metal–Metal Bonding Process Research Based on Xgboost Machine Learning Algorithm

Conventionally, the optimization of bonding process parameters requires multi-parameter repetitive experiments, the processing of data, and the characterization of complex relationships between process parameters, and performance must be achieved with the help of new technologies. This work focused...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	Polymers Ročník 15; číslo 20; s. 4085
Hlavní autoři:	Feng, Jingpeng, Zhan, Lihua, Ma, Bolin, Zhou, Hao, Xiong, Bang, Guo, Jinzhan, Xia, Yunni, Hui, Shengmeng
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Basel MDPI AG 14.10.2023 MDPI
Témata:	Adhesive bonding Algorithms Analysis Curing Experimental methods Finite element method Interfacial bonding Machine learning Mathematical models Metal bonding Metal-metal bonding Methods New technology Optimization Process parameters Research methodology Shear strength Thickness China
ISSN:	2073-4360, 2073-4360
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!

Buďte první, kdo okomentuje tento záznam!