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Explainable machine learning for precise fatigue crack tip detection

Melching, David und Strohmann, Tobias und Requena, Guillermo und Breitbarth, Eric (2022) Explainable machine learning for precise fatigue crack tip detection. Scientific Reports, 12 (9513). Nature Publishing Group. doi: 10.1038/s41598-022-13275-1. ISSN 2045-2322.

[img] PDF - Verlagsversion (veröffentlichte Fassung)
2MB

Offizielle URL: https://www.nature.com/articles/s41598-022-13275-1


elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/186869/
Dokumentart:Zeitschriftenbeitrag
Titel:Explainable machine learning for precise fatigue crack tip detection
Autoren:
AutorenInstitution oder E-Mail-AdresseAutoren-ORCID-iDORCID Put Code
Melching, Daviddavid.melching (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5111-6511NICHT SPEZIFIZIERT
Strohmann, TobiasTobias.Strohmann (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-9277-1376NICHT SPEZIFIZIERT
Requena, GuillermoGuillermo.Requena (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0001-5682-1404NICHT SPEZIFIZIERT
Breitbarth, EricEric.Breitbarth (at) dlr.dehttps://orcid.org/0000-0002-3479-9143NICHT SPEZIFIZIERT
Datum:9 Juni 2022
Erschienen in:Scientific Reports
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Ja
In SCOPUS:Ja
In ISI Web of Science:Ja
Band:12
DOI:10.1038/s41598-022-13275-1
Verlag:Nature Publishing Group
ISSN:2045-2322
Status:veröffentlicht
Stichwörter:explainable AI, machine learning, fatigue, digital image correlation
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Komponenten und Systeme
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L CS - Komponenten und Systeme
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Strukturwerkstoffe und Bauweisen, L - Digitale Technologien
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Werkstoff-Forschung > Metallische Strukturen und hybride Werkstoffsysteme
Hinterlegt von: Melching, David
Hinterlegt am:28 Jun 2022 08:14
Letzte Änderung:28 Jun 2022 08:14

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