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

Información del proyecto

BREAKDOWN

Identificador del acuerdo de subvención: 101162848

DOI

10.3030/101162848

Fecha de la firma de la CE 31 Octubre 2024

Fecha de inicio 1 Diciembre 2024

Fecha de finalización 30 Noviembre 2029

Financiado con arreglo a

• European Research Council (ERC)

Coste total

€ 1 499 954,00

Aportación de la UE

€ 1 499 954,00

Coordinado por

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI UDINE
Italy

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Publicaciones

Peer reviewed articles (2)

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

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

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

Autores: Marco Pelegatti; Enrico Salvati; Nicolò Grilli
Publicado en: Materials Science and Engineering: A, 2025, ISSN 0921-5093
Editor: Elsevier BV
DOI: 10.2139/SSRN.5379080