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Explainable machine learning for precise fatigue crack detection

Melching, David und Strohmann, Tobias und Requena, Guillermo und Breitbarth, Eric (2022) Explainable machine learning for precise fatigue crack detection. MSE 2022, 2022-09-27 - 2022-09-29, Darmstadt, Deutschland.

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2MB

elib-URL des Eintrags:https://elib.dlr.de/188841/
Dokumentart:Konferenzbeitrag (Vortrag)
Titel:Explainable machine learning for precise fatigue crack 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:27 September 2022
Referierte Publikation:Ja
Open Access:Ja
Gold Open Access:Nein
In SCOPUS:Nein
In ISI Web of Science:Nein
Status:veröffentlicht
Stichwörter:machine learning, X-AI, fatigue, crack detection
Veranstaltungstitel:MSE 2022
Veranstaltungsort:Darmstadt, Deutschland
Veranstaltungsart:nationale Konferenz
Veranstaltungsbeginn:27 September 2022
Veranstaltungsende:29 September 2022
Veranstalter :Deutsche Gesellschaft für Materialkunde e.V.
HGF - Forschungsbereich:Luftfahrt, Raumfahrt und Verkehr
HGF - Programm:Luftfahrt
HGF - Programmthema:Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Schwerpunkt:Luftfahrt
DLR - Forschungsgebiet:L EV - Effizientes Luftfahrzeug
DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):L - Digitale Technologien, L - Strukturwerkstoffe und Bauweisen
Standort: Köln-Porz
Institute & Einrichtungen:Institut für Werkstoff-Forschung > Metallische Strukturen und hybride Werkstoffsysteme
Hinterlegt von: Melching, David
Hinterlegt am:21 Okt 2022 09:48
Letzte Änderung:24 Apr 2024 20:50

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