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Künstliche Intelligenz als Ansatz für die Vorhersage der Fügefestigkeit von kontinuierlichen Ultraschallschweißungen bei Hochleistungsthermoplasten (Masterarbeit)

Görick, Dominik and Larsen, Lars (2020) Künstliche Intelligenz als Ansatz für die Vorhersage der Fügefestigkeit von kontinuierlichen Ultraschallschweißungen bei Hochleistungsthermoplasten (Masterarbeit). DLR-Interner Bericht. DLR-IB-BT-AU-2020-225. Master's. Westfälische Hochschule.

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Item URL in elib:https://elib.dlr.de/139474/
Document Type:Monograph (DLR-Interner Bericht, Master's)
Title:Künstliche Intelligenz als Ansatz für die Vorhersage der Fügefestigkeit von kontinuierlichen Ultraschallschweißungen bei Hochleistungsthermoplasten (Masterarbeit)
Authors:
AuthorsInstitution or Email of AuthorsAuthor's ORCID iD
Görick, Dominikdominik.goerick (at) dlr.deUNSPECIFIED
Larsen, Larslars-christian.larsen (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-4450-8581
Date:15 October 2020
Refereed publication:Yes
Open Access:No
Gold Open Access:No
In SCOPUS:No
In ISI Web of Science:No
Status:Published
Keywords:Thermoplast, Ultraschallschweißen, künstliche Intelligenz, Vorhersage der Zugfestigkeit
Institution:Westfälische Hochschule
HGF - Research field:Aeronautics, Space and Transport
HGF - Program:Aeronautics
HGF - Program Themes:fixed-wing aircraft
DLR - Research area:Aeronautics
DLR - Program:L AR - Aircraft Research
DLR - Research theme (Project):L - Structures and Materials (old)
Location: Augsburg
Institutes and Institutions:Institute of Structures and Design > Automation and Production Technology
Deposited By: Larsen, Lars-Christian
Deposited On:18 Dec 2020 10:20
Last Modified:18 Dec 2020 10:20

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