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Modelle des maschinellen Lernens f�r industrialisierte Farben und Beschichtungen

Omkar Kushwaha, Harshit Mittal, Shri Kishan Mittal (Autoren)

Buch | Softcover

68 Seiten

2024
Verlag Unser Wissen
978-620-7-54436-3 (ISBN)

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Im Laufe der Zeit wurden Verbesserungen bei der Untersuchung und theoretischen Formulierung handelsüblicher Beschichtungen und Anstriche mit Hilfe thermodynamischer und allgemeiner Eigenschaftsmodelle erzielt. Diese Modelle tragen dazu bei, die Anzahl der Materialien und die erforderliche Entwicklungszeit zu verringern. Bei der Vorhersage der Lebensdauer, der Entwicklung neuer Produkte oder der Validierung von Experimenten darf dies jedoch nicht außer Acht gelassen werden. Diese Modelle helfen den Formulierungschemikern, den Entwurfsprozess zu beschleunigen, so dass sie sich auf ihre experimentelle Arbeit an den Komponenten der Beschichtungsformulierung konzentrieren können. Nur wenn eine beträchtliche Menge an Daten über beobachtete Abweichungen von theoretischen, auf der Physiochemie basierenden Vorhersagen vorliegt, können Algorithmen des maschinellen Lernens dazu beitragen, die Genauigkeit von Vorhersageansätzen zu erhöhen. In diesem Buch wird eine Reihe von kommerzialisierten Schichtqualitäten erörtert, darunter Materialien, mechanische Eigenschaften, Hochtemperaturverhalten, Eigenspannungen, Versagensprozesse und Methoden zur Vorhersage der Lebensdauer.

Dr. Kushwaha ist der Empfänger von DST-SERB- und CSIR-Projekten für unabhängige Forschung. Er ist ein multidisziplinärer Wissenschaftler mit Erfahrung in Lehre und Forschung. Er hat mehr als 70 bedeutende Forschungsarbeiten und Buchkapitel veröffentlicht und mehr als 15 nationale/internationale Konferenzen mitorganisiert.

Erscheinungsdatum	23.05.2024
Sprache	deutsch
Maße	152 x 229 mm
Gewicht	113 g
Themenwelt	Naturwissenschaften ► Physik / Astronomie ► Mechanik
Schlagworte	kommerzielle Beschichtungen • Lacke • Maschinelles Lernen • nachhaltig • proteinresistente Beschichtungen • thermische Barrierebeschichtungen
ISBN-10	620-7-54436-6 / 6207544366
ISBN-13	978-620-7-54436-3 / 9786207544363
Zustand	Neuware