CANLI
Yükleniyor Veriler getiriliyor…
TR DİZİN Özgün Makale
Fatigue Life Prediction of 6082 Aluminum Alloy with Machine Learning (Makine Öğrenmesi ile 6082 Alüminyum Alaşımının Yorulma Ömrü Tahmini)
Journal of Materials and Mechatronics: A 2025

Anahtar Kelimeler

YÖKSİS | Bir kelimeye tıklayıp ilgili kaynaktaki yayınları görün.

Makale Bilgileri

Dergi Journal of Materials and Mechatronics: A
ISSN e-ISSN 2717-8811
Yıl 2025 / 1. ay
Makale Türü Özgün Makale
Hakemlik Hakemli
Endeks TR DİZİN
Teşvik Puanı 2,70 · YÖKSİS Akademik Teşvik
Yayın Dili Türkçe
Kapsam Uluslararası
Toplam Yazar 3 kişi
Erişim Türü Elektronik
Alan Temel Alan Machine learning,damage prediction,fatigue life

YÖKSİS Yazar Kaydı

Yazar Adı ÜNAL RESUL,KUŞ RECAİ,ACARER MUSTAFA
YÖKSİS ID 8682436

Metrikler

Teşvik Puanı 2,70
Yazar Sayısı 3
Scopus eşleşmesi yok