Automated Quantitative Analyses of Fatigue-Induced Surface Damage by Deep Learning
Thomas, Akhil; Durmaz, Ali Riza
1; Straub, Thomas; Eberl, Chris
1 Institut für Angewandte Materialien – Computational Materials Science (IAM-CMS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1; Straub, Thomas; Eberl, Chris1 Institut für Angewandte Materialien – Computational Materials Science (IAM-CMS), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Angewandte Materialien – Computational Materials Science (IAM-CMS) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsjahr | 2020 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 1996-1944 KITopen-ID: 1000122699 |
| Erschienen in | Materials |
| Verlag | MDPI |
| Band | 13 |
| Heft | 15 |
| Seiten | Article: 3298 |
| Bemerkung zur Veröffentlichung | Gefördert durch den KIT-Publikationsfonds Gefördert vom Ministerium für Wissenschaft, Forschung und Kunst Baden-Württemberg (MWK) im Rahmen des Open-Access-Förderprogramms "BW BigDIWA" |
| Vorab online veröffentlicht am | 24.07.2020 |
| Nachgewiesen in | Web of Science Dimensions |