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Additive and Advanced Manufacturing, Inverse Problem Methodologies and Machine Learning and Data Science, Volume 4 (eBook)

Proceedings of the 2023 Annual Conference & Exposition on Experimental and Applied Mechanics
eBook Download: PDF
2024 | 1st ed. 2024
VII, 102 Seiten
Springer Nature Switzerland (Verlag)
978-3-031-50474-7 (ISBN)

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Additive and Advanced Manufacturing, Inverse Problem Methodologies and Machine Learning and Data Science, Volume 4 -
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Additive and Advanced Manufacturing, Inverse Problem Methodologies and Machine Learning and Data Science, Volume 4 of the Proceedings of the 2023 SEM Annual Conference & Exposition on Experimental and Applied Mechanics, the fourth volume of five from the Conference, brings together contributions to this important area of research and engineering.  The collection presents early findings and case studies on a wide range of topics and includes papers in the following general technical research areas:

AM Composites and Polymers

Dynamic Behavior of Additively Manufactured Materials and Structures

Joint Residual Stress and Additive Manufacturing

ML for Material Model Identification

Novel AM Structures

Novel Processing and Testing of Additively Manufactured Materials

Plasticity and Complex Material Behavior

Virtual Fields Method



Sharlotte L.B. Kramer-Sandia National Laboratories, NM, USA; Emily Retzlaff-United States Naval Academy, MD, USA; Piyush Thakre-Dow Inc., TX,USA; Johan Hoefnagels-Eindhoven University of Technology, Netherlands; Marco Rossi-Università Politecnica delle Marche, Italy; Attilio Lattanzi-California Institute of Technology, CA, USA; François Hemez-Lawrence Livermore National Laboratory, CA, USA; Mostafa Mirshekari-Carnegie Mellon University, PA, USA; Austin Downey-University of South Carolina, SC, USA

Erscheint lt. Verlag 19.2.2024
Reihe/Serie Conference Proceedings of the Society for Experimental Mechanics Series
Zusatzinfo VII, 102 p. 86 illus., 73 illus. in color.
Sprache englisch
Themenwelt Informatik Theorie / Studium Künstliche Intelligenz / Robotik
Technik Maschinenbau
Schlagworte Additive Manufacturing • Advanced Manufacturing • conference proceedings • Data Science • machine learning • materials characterization
ISBN-10 3-031-50474-7 / 3031504747
ISBN-13 978-3-031-50474-7 / 9783031504747
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