Wide-ranging Probabilistic Physics-guided Machine Learning Approach to Break Down the Limits of Current Fatigue Predictive Tools for Metals

Projektinformationen

BREAKDOWN

ID Finanzhilfevereinbarung: 101162848

DOI

10.3030/101162848

EK-Unterschriftsdatum 31 Oktober 2024

Startdatum 1 Dezember 2024

Enddatum 30 November 2029

Finanziert unter

• European Research Council (ERC)

Gesamtkosten

€ 1 499 954,00

EU-Beitrag

€ 1 499 954,00

Koordiniert durch

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI UDINE
Italy

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Veröffentlichungen

Peer reviewed articles (2)

Resolving the fundamentals of the J-integral concept by multi-method in situ nanoscale stress-strain mapping

Autoren: Michael Meindlhumer; Markus Alfreider; Noel Sheshi; Anton Hohenwarter; Juraj Todt; Martin Rosenthal; Manfred Burghammer; Enrico Salvati; Jozef Keckes; Daniel Kiener
Veröffentlicht in: Communications Materials, 2025, ISSN 2662-4443
Herausgeber: Nature
DOI: 10.1038/S43246-025-00752-Z

Materials Science & Engineering A: Structural Materials: Properties, Microstructure and Processing

Autoren: Marco Pelegatti; Enrico Salvati; Nicolò Grilli
Veröffentlicht in: Materials Science and Engineering: A, 2025, ISSN 0921-5093
Herausgeber: Elsevier BV
DOI: 10.2139/SSRN.5379080