Can unsupervised machine learning boost the on-site analysis of in situ synchrotron diffraction data?

Strohmann, T. (Corresponding author); Barriobero-Vila, P.; Gussone, J.; Melching, D.; Stark, A.; Schell, N.; Requena, Guillermo

Amsterdam [u.a.] : Elsevier Science (2022, 2023)
Fachzeitschriftenartikel

In: Scripta materialia
Band: 226
Seite(n)/Artikel-Nr.: 115238

Einrichtungen

• Fachgruppe für Materialwissenschaft und Werkstofftechnik [520000]
• Lehr- und Forschungsgebiet Metallische Strukturen und Werkstoffsysteme für die Luft- und Raumfahrt [521420]