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Título : Critical assessment of models for predicting the Ms temperature of steels
Autor : Sourmail, Thomas; García Mateo, Carlos
Palabras clave : Martensite; Thermodynamics; Bayesian neural networks; Linear regression
Fecha de publicación : 2005
Editor: Elsevier
Citación : Computational Materials Science 34 (2005) 323-334
Resumen: Different approaches to predicting the Ms temperatures of steels are reviewed and discussed with the objective of summarising the main characteristics, advantages and difficulties of each method, mostly from a practical point of view. Empirical methods, and methods based on thermodynamics are then assessed against published data.
Versión del editor: http://dx.doi.org/10.1016/j.commatsci.2005.01.002
URI : http://hdl.handle.net/10261/3191
DOI: 10.1016/j.commatsci.2005.01.002
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