Wynik wyszukiwania
Zapytanie: YIELD POINT
Liczba odnalezionych rekordów: 9



Przejście do opcji zmiany formatu | Wyświetlenie wyników w wersji do druku | Pobranie pliku do edytora | Przesłanie wyników do modułu analizy | excel | Nowe wyszukiwanie
1/9
Nr opisu: 0000097638   
Heterogeneity of mechanical properties and fractures of Co-based metallic glass in a low-temperature thermal activation process.
[Aut.]: Stefan** Griner, Monika Spilka, Aneta Kania.
-J. Achiev. Mater. Manuf. Eng. 2014 vol. 66 iss. 2, s. 53-60, bibliogr. 14 poz.. Punktacja MNiSW 12.000

materiał amorficzny ; aktywowanie cieplne ; plastyczność ; granica plastyczności

amorphous material ; thermal activation ; plasticity ; yield point

2/9
Nr opisu: 0000098414
Jakość cięcia plazmą stali o podwyższonej granicy plastyczności.
[Aut.]: Agnieszka Rzeźnikiewicz, M. Wilczek.
W: Nowoczesne zastosowania technologii spawalniczych. Sympozjum Katedr i Zakładów Spawalnictwa, Brenna, 17-18 czerwca 2014. Gliwice : Komisja Odlewnictwa PAN. Oddział Katowice, 2014, s. 297-305, bibliogr. 7 poz.

cięcie plazmą ; HTPAC ; granica plastyczności

plasma cutting ; HTPAC ; yield point

3/9
Nr opisu: 0000098404
Wpływ obróbki cieplnej na własności i strukturę stali S700MC.
[Aut.]: Jacek Górka.
W: Nowoczesne zastosowania technologii spawalniczych. Sympozjum Katedr i Zakładów Spawalnictwa, Brenna, 17-18 czerwca 2014. Gliwice : Komisja Odlewnictwa PAN. Oddział Katowice, 2014, s. 99-108, bibliogr. 10 poz.

obróbka cieplna ; stal S700MC ; granica plastyczności ; wygrzewanie ; udarność

heat treatment ; S700MC steel ; yield point ; heating ; impact strength

4/9
Nr opisu: 0000013022
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the Artificial Intelligence methods.
[Aut.]: Leszek** Dobrzański, M. Kowalski, Janusz Madejski.
W: Achievements in mechanical and materials engineering. Proceedings of the 13th international scientific conference, Gliwice-Wisła, Poland, May 16-19, 2005. Ed. L. A. Dobrzański. Gliwice : Organising Committee of the International Scientific Conferences Institute of Engineering Materials and Biomaterials of the Silesian University of Technology, 2005, s. 151-154, bibliogr. 11 poz.

wytrzymałość na rozciąganie ; granica plastyczności ; sztuczna sieć neuronowa ; algorytm genetyczny ; sztuczna inteligencja

tensile strength ; yield point ; artificial neural network ; genetic algorithm ; artificial intelligence

5/9
Nr opisu: 0000014803
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the artificial intelligence methods.
[Aut.]: Leszek** Dobrzański, M. Kowalski, Janusz Madejski.
W: Worldwide Congress on Materials and Manufacturing Engineering and Technology. COMMENT'2005, Gliwice-Wisła, 16th-19th May 2005. [Dokument elektroniczny]. Congress proceedings - short papers. Ed. Leszek A. Dobrzański. [Gliwice] : [Komitet Organizacyjny Międzynarodowych Konferencji Naukowych Instytutu Materiałów Inżynierskich i Biomedycznych Politechniki Śląskiej], [2005], dysk optyczny (CD-ROM) [Ref. 1.720 s. 1-4], bibliogr. 11 poz.

wytrzymałość na rozciąganie ; granica plastyczności ; sztuczna sieć neuronowa ; algorytm genetyczny ; sztuczna inteligencja

ultimate tensile strength ; yield point ; artificial neural network ; genetic algorithm ; artificial intelligence

6/9
Nr opisu: 0000023413
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the artificial intelligence methods.
[Aut.]: Leszek** Dobrzański, M. Kowalski, Janusz Madejski.
W: Programme & abstracts of the Worldwide Congress on Materials and Manufacturing Engineering and Technology. COMMENT'2005, Gliwice-Wisła, 16th-19th May 2005. Ed. by L. A. Dobrzański. Gliwice : Organising Committee of the International Scientific Conferences Institute of Engineering Materials and Biomaterials of the Silesian University of Technology, 2005, s. 96

wytrzymałość na rozciąganie ; granica plastyczności ; sztuczna sieć neuronowa ; algorytm genetyczny ; sztuczna inteligencja

ultimate tensile strength ; yield point ; artificial neural network ; genetic algorithm ; artificial intelligence

7/9
Nr opisu: 0000014710   
Methodology of the mechanical properties prediction for the metallurgical products from the engineering steels using the Artificial Intelligence methods.
[Aut.]: Leszek** Dobrzański, M. Kowalski, Janusz Madejski.
-J. Mater. Process. Technol. 2005 vol. 164/165, s. 1500-1509, bibliogr. 14 poz.
Zawiera materiały z: 8th International Scientific Conference on Advances in Materials & Processing Technologies &13th International Scientific Conference on Achievements in Mechanical & Materials Engineering in the framework of Worldwide Congress on Materials and Manufacturing Engineering and Technology, Gliwice-Wisła, Poland, 16-19 May 2005. Impact Factor 0.592

granica plastyczności ; sztuczna sieć neuronowa ; algorytm genetyczny ; sztuczna inteligencja

yield point ; artificial neural network ; genetic algorithm ; artificial intelligence

8/9
Nr opisu: 0000012473
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do predykcji własności produktów hutniczych ze stali konstrukcyjnych.
[Aut.]: Leszek** Dobrzański, M. Kowalski, Janusz Madejski.
W: Materials, mechanical and manufacturing engineering. MMME'2005. Proceedings of the third scientific conference on the occasion of the 60th Anniversary of the Faculty of Mechanical Engineering of the Silesian University of Technology, Gliwice - Wisła, Poland, [16-19 maja 2005]. Ed. by L. A. Dobrzański. Gliwice : Organising Committee of the International Scientific Conferences Institute of Engineering Materials and Biomaterials of the Silesian University of Technology, 2005, s. 65-72, bibliogr. 14 poz.

wytrzymałość na rozciąganie ; granica plastyczności ; sieć neuronowa ; algorytm genetyczny ; sztuczna inteligencja ; komputerowa nauka o materiałach

tensile strength ; yield point ; neural network ; genetic algorithm ; artificial intelligence ; computational materials science

9/9
Nr opisu: 0000011897   
Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do predykcji własności produktów hutniczych ze stali konstrukcyjnych.
[Aut.]: Leszek** Dobrzański, M. Kowalski, Janusz Madejski.
-Hutnik 2005 R. 72 nr 3, s. 155-162, bibliogr. 14 poz.

wytrzymałość na rozciąganie ; granica plastyczności ; sieć neuronowa ; algorytm genetyczny ; sztuczna inteligencja ; komputerowa nauka o materiałach

tensile strength ; yield point ; neural network ; genetic algorithm ; artificial intelligence ; computational materials science

stosując format:
Nowe wyszukiwanie