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
Promoteur(s) : Habraken, Anne
Date de soutenance : 4-sep-2023/5-sep-2023 • URL permanente : http://hdl.handle.net/2268.2/17995
Détails
Titre : | Master thesis and internship[BR]- Master's thesis : Using Machine Learning algorithms to accelerate Phase-Field applied to compute microstructure evolution[BR]- Internship |
Titre traduit : | [fr] En utilisant algorithmes de Machine Learning pour accélérer Phase-Field appliqué à la computation de l'èvolution de microstructures |
Auteur : | Borlaf Nieto, Víctor |
Date de soutenance : | 4-sep-2023/5-sep-2023 |
Promoteur(s) : | Habraken, Anne |
Membre(s) du jury : | Duchene, Laurent
Mertens, Anne |
Langue : | Anglais |
Nombre de pages : | 83 |
Mots-clés : | [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) : | Ingénierie, informatique & technologie > Science des matériaux & ingénierie |
Centre(s) de recherche : | Université de Liège |
Public cible : | Chercheurs Professionnels du domaine Etudiants Grand public Autre |
Institution(s) : | Université de Liège, Liège, Belgique |
Diplôme : | Cours supplémentaires destinés aux étudiants d'échange (Erasmus, ...) |
Faculté : | Mémoires de la Faculté des Sciences appliquées |
Résumé
[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.
Fichier(s)
Document(s)
Victor Borlaf - Master Thesis.pdf
Description: -
Taille: 13.01 MB
Format: Adobe PDF
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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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