Machine learning-based prediction of directed energy deposition process with small-size experimental data
The inconstancy in material properties and complex geometry make directed energy deposition (DED) a difficult process to control and optimize. Understanding the process-structure-property relationship and modeling geometry from track, to layer and multi-layer are keys to advancing DED. Experimentati...
محفوظ في:
| المؤلف الرئيسي: | |
|---|---|
| مؤلفون آخرون: | |
| التنسيق: | Thesis-Doctor of Philosophy |
| اللغة: | English |
| منشور في: |
Nanyang Technological University
2024
|
| الموضوعات: | |
| الوصول للمادة أونلاين: | https://hdl.handle.net/10356/173602 |
| الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|