Data generation and deep neural network predictions for aged mechanical properties (2025)
- Authors:
- USP affiliated authors: RIBEIRO, MARCELO LEITE - EESC ; SILVA, ÊNIO HENRIQUE PIRES DA - EESC
- Unidade: EESC
- DOI: 10.1002/pen.27196
- Subjects: INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL; APRENDIZAGEM PROFUNDA; POLÍMEROS (MATERIAIS); ENGENHARIA AERONÁUTICA
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher place: Hoboken, NJ, USA
- Date published: 2025
- Source:
- Título: Polymer Engineering and Science
- ISSN: 0032-3888
- Volume/Número/Paginação/Ano: online, p. 1-17, 2025
- Este periódico é de acesso aberto
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
-
ABNT
PIRES, Ênio H. et al. Data generation and deep neural network predictions for aged mechanical properties. Polymer Engineering and Science, p. 1-17, 2025Tradução . . Disponível em: http://dx.doi.org/10.1002/pen.27196. Acesso em: 27 fev. 2026. -
APA
Pires, Ê. H., Barros, S. de, Casari, P., & Ribeiro, M. L. (2025). Data generation and deep neural network predictions for aged mechanical properties. Polymer Engineering and Science, 1-17. doi:10.1002/pen.27196 -
NLM
Pires ÊH, Barros S de, Casari P, Ribeiro ML. Data generation and deep neural network predictions for aged mechanical properties [Internet]. Polymer Engineering and Science. 2025 ; 1-17.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1002/pen.27196 -
Vancouver
Pires ÊH, Barros S de, Casari P, Ribeiro ML. Data generation and deep neural network predictions for aged mechanical properties [Internet]. Polymer Engineering and Science. 2025 ; 1-17.[citado 2026 fev. 27 ] Available from: http://dx.doi.org/10.1002/pen.27196 - Numerical approach to simulate the mechanical behavior of biodegradable polymers during erosion
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Informações sobre o DOI: 10.1002/pen.27196 (Fonte: oaDOI API)
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| Tipo | Nome | Link | |
|---|---|---|---|
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Polymer_Engineering___Sci... |
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