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Simulación estructural de espumas de aluminio a partir de imágenes 2D mediante la combinación de técnicas de homogeneización y machine learning

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Simulación estructural de espumas de aluminio a partir de imágenes 2D mediante la combinación de técnicas de homogeneización y machine learning

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Ferrándiz-Catalá, B.; Tur Valiente, M.; Nadal, E. (2018). Simulación estructural de espumas de aluminio a partir de imágenes 2D mediante la combinación de técnicas de homogeneización y machine learning. Revista UIS Ingenierías. 17(2):223-240. https://doi.org/10.18273/revuin.v17n2-2018020

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/123279

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Title: Simulación estructural de espumas de aluminio a partir de imágenes 2D mediante la combinación de técnicas de homogeneización y machine learning
Secondary Title: Structural simulation of 2D aluminium foam images by the use ofhomogenization and machine learning techniques
Author: Ferrándiz-Catalá, Borja Tur Valiente, Manuel Nadal, Enrique
UPV Unit: Universitat Politècnica de València. Departamento de Ingeniería Mecánica y de Materiales - Departament d'Enginyeria Mecànica i de Materials
Issued date:
Abstract:
[EN] The use of resistant, rigid, low-weight materials with good both acoustic and thermal properties is very interesting intoday¿s industry. Among these materials, one can find aluminium foams, whose mechanical behaviour ...[+]


[ES] En la industria actual, el uso de materiales resistentes, rígidos, de bajo peso y con buenas propiedades tanto acústicas como térmicas es de gran interés. Entre estos materiales encontramos las espumas de aluminio. ...[+]
Subjects: Homogeneización , Espuma de aluminio , Red neuronal , Machine learning , Homogenization , Aluminium foam , Neural network
Copyrigths: Reconocimiento - Sin obra derivada (by-nd)
Source:
Revista UIS Ingenierías. (issn: 1657-4583 )
DOI: 10.18273/revuin.v17n2-2018020
Publisher:
Universidad Industrial de Santander
Publisher version: https://doi.org/10.18273/revuin.v17n2-2018020
Project ID:
MINECO/DPI2013-46317-R-AR
GV/PROMETEO/2016/007
Thanks:
Los autores agradecen la ayuda recibida por el Ministerio de Economía y Competitividad a través del proyecto DPI2013-46317-R así como el apoyo recibido por la Generalitat Valenciana mediante el proyecto Prometeo/2016/007.[+]
Type: Artículo

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