Master thesis and internship[BR]- Master's thesis : Using Machine Learning algorithms to accelerate Phase-Field applied to compute microstructure evolution[BR]- Internship
Borlaf Nieto, Víctor
Promotor(s) :
Habraken, Anne
Date of defense : 4-Sep-2023/5-Sep-2023 • Permalink : http://hdl.handle.net/2268.2/17995
Details
Title : | Master thesis and internship[BR]- Master's thesis : Using Machine Learning algorithms to accelerate Phase-Field applied to compute microstructure evolution[BR]- Internship |
Translated title : | [fr] En utilisant algorithmes de Machine Learning pour accélérer Phase-Field appliqué à la computation de l'èvolution de microstructures |
Author : | Borlaf Nieto, Víctor ![]() |
Date of defense : | 4-Sep-2023/5-Sep-2023 |
Advisor(s) : | Habraken, Anne ![]() |
Committee's member(s) : | Duchene, Laurent ![]() Mertens, Anne ![]() |
Language : | English |
Number of pages : | 83 |
Keywords : | [en] Phase-field [en] Artificial intelligence [en] Neural networks [en] Variational autoencoder [en] AlSi10Mg [en] Laser powder bed fusion [en] LPBF [en] Python [en] Yield stress |
Discipline(s) : | Engineering, computing & technology > Materials science & engineering |
Research unit : | Université de Liège |
Target public : | Researchers Professionals of domain Student General public Other |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Degree: | Cours supplémentaires destinés aux étudiants d'échange (Erasmus, ...) |
Faculty: | Master thesis of the Faculté des Sciences appliquées |
Abstract
[en] By analyzing the features of the results obtained by the Phase-Field software of the evolution of a microstructure, create a Machine Learning based algorithm that reduces computation time with small error disparity.
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Borlaf Nieto, V. (2023). Master thesis and internship[BR]- Master's thesis : Using Machine Learning algorithms to accelerate Phase-Field applied to compute microstructure evolution[BR]- Internship. (Unpublished master's thesis). Université de Liège, Liège, Belgique. Retrieved from https://matheo.uliege.be/handle/2268.2/17995
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L'Université de Liège ne garantit pas la qualité scientifique de ces travaux d'étudiants ni l'exactitude de l'ensemble des informations qu'ils contiennent.
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