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MARC状态:审校 文献类型:中文图书 浏览次数:13

题名/责任者:
基于机器学习的固体变形与疲劳断裂分析/康国政 ... [等] 编著
出版发行项:
北京:科学出版社,2024
ISBN及定价:
978-7-03-079494-9/CNY110.00
载体形态项:
201页:图;26cm
个人责任者:
康国政 编著
个人责任者:
阚前华 编著
个人责任者:
张旭 编著
学科主题:
机器学习-应用-固体-变形-疲劳断裂
中图法分类号:
O37
中图法分类号:
O346.1
题名责任附注:
题名页题其余责任者:阚前华, 张旭, 胡雅楠
责任者附注:
康国政(1969-),固体力学博士,西南交通大学首席教授,博士生导师。中组部“万人计划”科技创新领军人才,教育部“长江学者”特聘教授,国家杰出青年科学基金获得者。
责任者附注:
阚前华,固体力学博士,西南交通大学教授,博士生导师。国家级高层次人才人选者,四川省学术和技术带头人,四川省杰出青年科学基金获得者。
责任者附注:
张旭,固体力学博士,西南交通大学教授,博士生导师。国家自然科学基金委优秀青年基金获得者(2022),德国“洪保学者”,中国力学学会微纳米力学工作组组员。
书目附注:
有书目
提要文摘附注:
本书共6章,第1章为绪论;第2章为机器学习算法及流程简介,介绍常用的机器学习算法及其使用流程;第3章为基于机器学习的多尺度塑性力学分析,介绍基于机器学习的分子动力学模拟、离散位错动力学模拟、晶体塑性有限元模拟和本构建模过程;第4章为基于机器学习的材料断裂行为研究,介绍机器学习在裂纹源、裂纹扩展行为、断裂强度和断裂韧性预测中的应用;第5章为基于机器学习的材料疲劳寿命预测,介绍基于数据驱动和机理驱动的机器学习方法,以及疲劳寿命预测研究方面的进展;第6章为基于机器学习的固体结构分析,介绍机器学习在固体结构变形、疲劳与断裂行为研究中的应用。
全部MARC细节信息>>
索书号 条码号 年卷期 馆藏地 书刊状态 还书位置
O37/1 2400027   自然科学书库-四楼西北     可借 自然科学书库-四楼西北
O37/1 2400028   自然科学书库-四楼西北     可借 自然科学书库-四楼西北
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