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

Informations projet

BREAKDOWN

N° de convention de subvention: 101162848

DOI

10.3030/101162848

Date de signature de la CE 31 Octobre 2024

Date de début 1 Decembre 2024

Date de fin 30 Novembre 2029

Financé au titre de

• European Research Council (ERC)

Coût total

€ 1 499 954,00

Contribution de l’UE

€ 1 499 954,00

Coordonné par

UNIVERSITA DEGLI STUDI DI UDINE
Italy

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Publications

Peer reviewed articles (2)

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

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

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

Auteurs: Marco Pelegatti; Enrico Salvati; Nicolò Grilli
Publié dans: Materials Science and Engineering: A, 2025, ISSN 0921-5093
Éditeur: Elsevier BV
DOI: 10.2139/SSRN.5379080