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12-Meccanica dei materiali e delle giunzioni: modelli, fatica, impatto e prove
Tesi al Politecnico
Applicazione di algoritmi Machine Learning all’analisi del comportamento a fatica di parti mettaliche prodotte mediante Additive Manufacturing (AM).
Riferimenti ANDREA TRIDELLO
Gruppi di ricerca 12-Meccanica dei materiali e delle giunzioni: modelli, fatica, impatto e prove
Tipo tesi RICERCA
Descrizione In questa tesi alcuni algoritmi Machine Learning sono utilizzati per stimare la relazione stress-vita a fatica di parti prodotte attraverso processi di fabbricazione additiva (AM). L'efficienza degli algoritmi utilizzati viene verificata e confrontata su dataset di letteratura.
Scadenza validita proposta 05/08/2023
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