ISSN: 2310-757X
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://elar.urfu.ru/handle/10995/138643| Название: | ПОТЕНЦИАЛЫ ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АТОМИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ СПЛАВОВ: НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ FE-CR-C |
| Другие названия: | POTENTIALS OF DEEP MACHINE LEARNING FOR ATOMISTIC MODELING OF METALLURGICAL ALLOYS: THE EXAMPLE OF Fe-Cr-C SYSTEM |
| Авторы: | Хазиева, Е. О. Щелкачев, Н. М. Рыльцев, Р. Е. Hazieva, E. O. Chtchelkatchev, N. M. Ryltsev, R. E. |
| Дата публикации: | 2024 |
| Издатель: | УрФУ |
| Библиографическое описание: | Хазиева Е. О. ПОТЕНЦИАЛЫ ГЛУБОКОГО МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ ДЛЯ АТОМИСТИЧЕСКОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ МЕТАЛЛУРГИЧЕСКИХ СПЛАВОВ: НА ПРИМЕРЕ СИСТЕМЫ FE-CR-C / Е. О. Хазиева, Н. М. Щелкачев, Р. Е. Рыльцев. — Текст: электронный // Физика. Технологии. Инновации : тезисы докладов XI Международной молодежной научной конференции, посвященной посвященной 75-летию основания Физико-технологического института (Екатеринбург, 20–25 мая 2024 г.). — Екатеринбург : УрФУ, 2024. — C. 124-125. |
| Аннотация: | This paper presents the results of MLIP development and verification for the Fe-Cr-C system, which plays a crucial role in metallurgy as a basis for structural stainless steels. |
| URI: | http://elar.urfu.ru/handle/10995/138643 |
| Конференция/семинар: | XI Международная молодежная научная конференция «Физика. Технологии. Инновации», посвященная 75-летию основания Физико-технологического института |
| Дата конференции/семинара: | 20.05.2024-25.05.2024 |
| ISBN: | 978-5-6049106-9-6 |
| Источники: | Физика. Технологии. Инновации. Тезисы докладов (ФТИ-2024). — Екатеринбург, 2024 |
| Располагается в коллекциях: | Конференции, семинары |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 978-5-6049106-9-6_2024_042.pdf | 185,79 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.