แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Mechanical property mapping of combinatorial thin films using Nano indentation with neural networks

Name: Y Sakai
Organization : Chuo University. Graduate School of Science and Engineering

Organization : Chuo University. Graduate School of Science and Engineering

Name: Saito, K
Organization : Chuo University. Graduate School of Science and Engineering

Name: Suzuki, H
Organization : Chuo University. Faculty of Science and Engineering

Name: Yonezu, A
Organization : Chuo University. Faculty of Science and Engineering
Email : yonezu@mech.chuo-u.ac.jp

Organization : COMET Inc.
keyword: Combinatorial thin films
LCSH: Neural networks (Computer science)
; Reverse analysis
LCSH: Thin films
; Indentation test
Abstract: To explore new material this study develops a framework using indentation test for combinatorial thin films. This study examined reverse analysis using dimensional analysis and neural network. By conducting deep indentation, the indentation curve is influenced by the substrate, which makes the evaluation of the mechanical properties of the thin film even though using a single indentation. Finally, two method was applied to combinatorial thin film for the mapping of mechanical properties so that optimum material can be identified
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2022
Modified: 2023-05-08
Issued: 2023-05-08
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology Thonburi. Faculty of Engineering. Department of Mechanical Engineering. The 12th TSME International Conference on Mechanical Engineering (TSME-ICoME12 2022) (pp.165-172). Bangkok : King Mongkut's University of Technology Thonburi
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 TSME-ICoME12 2022pp.165-172.pdf 903.12 KB
ใช้เวลา
0.027727 วินาที

Y Sakai
Title Contributor Type
Mechanical property mapping of combinatorial thin films using Nano indentation with neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Y Sakai;T Miyagawa;Saito, K;Suzuki, H;Yonezu, A;Ishibashi, K

บทความ/Article
T Miyagawa
Title Contributor Type
Mechanical property mapping of combinatorial thin films using Nano indentation with neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Y Sakai;T Miyagawa;Saito, K;Suzuki, H;Yonezu, A;Ishibashi, K

บทความ/Article
Saito, K
Title Contributor Type
Mechanical property mapping of combinatorial thin films using Nano indentation with neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Y Sakai;T Miyagawa;Saito, K;Suzuki, H;Yonezu, A;Ishibashi, K

บทความ/Article
Suzuki, H
Title Contributor Type
Characterization of a probiotic Bacillus S11 bacterium of black tiger shrimp Penaeus monodon
มหาวิทยาลัยสงขลานครินทร์. สำนักทรัพยากรการเรียนรู้คุณหญิงหลง อรรถกระวีสุนทร
Pissamai Powedchagun;Suzuki, Hideyuki ;Sirirat Rengpipat

บทความ/Article
Mechanical property mapping of combinatorial thin films using Nano indentation with neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Y Sakai;T Miyagawa;Saito, K;Suzuki, H;Yonezu, A;Ishibashi, K

บทความ/Article
Yonezu, A
Title Contributor Type
Mechanical property mapping of combinatorial thin films using Nano indentation with neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Y Sakai;T Miyagawa;Saito, K;Suzuki, H;Yonezu, A;Ishibashi, K

บทความ/Article
Ishibashi, K
Title Contributor Type
Mechanical property mapping of combinatorial thin films using Nano indentation with neural networks
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Y Sakai;T Miyagawa;Saito, K;Suzuki, H;Yonezu, A;Ishibashi, K

บทความ/Article
The analysis of thermal stress singularity behavior on 3D printed interlayer
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Ishibashi, K.;A. Wisessint

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2025 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 18
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 3,284
รวม 3,302 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 152,346 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 128 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 85 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 22 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 20 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 14 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 2 ครั้ง
รวม 152,619 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.46