Designing a Periodic Table for Alloy Design: Harnessing Machine Learning to Navigate a Multiscale Information Space

We provide an overview of how to apply statistical learning methods to directly track the role of alloying additions in the multiscale properties of alloys. This leads to a mapping process analogous to the Periodic Table where the resulting visualization scheme exhibits the grouping and proximity of...

Celý popis

Uloženo v:

Podrobná bibliografie
Vydáno v:	JOM (1989) Ročník 72; číslo 12; s. 4370 - 4379
Hlavní autoři:	Broderick, Scott R., Rajan, Krishna
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	New York Springer US 01.12.2020 Springer Nature B.V
Témata:	Alloy development Alloying elements Alloys Augmenting Physics-based Models in ICME with Machine Learning and Uncertainty Quantification Chemistry Chemistry/Food Science Design engineering Earth Sciences Engineering Environment Machine learning Mechanical properties Periodic table Physics Statistical methods Trends
ISSN:	1047-4838, 1543-1851
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!