Dynamic Simulations of Manufacturing Processes: Hybrid-Evolving Technique

Amir Horr; Johannes Kronsteiner

doi:10.3390/books978-3-7258-1086-4

Dynamic Simulations of Manufacturing Processes: Hybrid-Evolving Technique

LKR Light Metals Technologies

Publikation: Beitrag in Buch oder Tagungsband › Buchkapitel › Begutachtung

Originalsprache	Englisch
Titel	Material Modeling in Multiphysics Simulation
Redakteure/-innen	Francesco De Bona, Jelena Srnec Novak, Francesco Mocera
Seiten	94-116
ISBN (elektronisch)	978-3-7258-1086-4
DOIs	https://doi.org/10.3390/books978-3-7258-1086-4
Publikationsstatus	Veröffentlicht - 1 März 2024

Research Field

Numerical Simulation of Lightweight Components and Processes

Web of Science subject categories (JCR Impact Factors)

Engineering, Manufacturing
Metallurgy & Metallurgical Engineering

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10.3390/books978-3-7258-1086-4Lizenz: CC BY

3 Artikel

On Performance of Data Models and Machine Learning Routines for Simulations of Casting Processes
Horr, A., Blacher, D. & Gómez Vázquez, R., 8 Jan. 2025, in: BHM Berg- und Hüttenmännische Monatshefte. 2025
Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung

Open Access
Real-Time Models for Manufacturing Processes: How to Build Predictive Reduced Models
Horr, A. & Drexler, H., 16 Jan. 2025, in: Processes (MDPI). 13, 1, 13 S., 252.
Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung

Open Access
Real-time Modelling and ML Data Training for Digital Twinning of Additive Manufacturing Processes
Horr, A., 29 Dez. 2023, in: BHM Berg- und Hüttenmännische Monatshefte. 169, S. 48-56 9 S.
Publikation: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Begutachtung

Open Access

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Publikationen

On Performance of Data Models and Machine Learning Routines for Simulations of Casting Processes

Real-Time Models for Manufacturing Processes: How to Build Predictive Reduced Models

Real-time Modelling and ML Data Training for Digital Twinning of Additive Manufacturing Processes

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