CSMA 2022

Une méthode mixte IA/"Inherent Strain" pour prédire les déformations en fabrication additive
Nicolas Pistenon  1, *@  , Hilal Sami  2, 3@  , Sofiane Hendili  4@  , Djamel Missoum Benziane  5@  , Pierre Kerfriden  6, *@  
1 : MINES ParisTech, PSL Research University, MAT –Centre des matériaux, CNRS UMR 7633
MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris
BP 87 91003 Evry, France -  France
2 : MINES ParisTech, PSL Research University, MAT –Centre des matériaux, CNRS UMR 7633
MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris
BP 87 91003 Evry, France -  France
3 : Performance, Risque Industriel, Surveillance pour la Maintenance et l'Exploitation
EDF
4 : Performance, Risque Industriel, Surveillance pour la Maintenance et l'Exploitation  (EDF R&D PRISME)
EDF
5 : MINES ParisTech, PSL Research University, MAT –Centre des matériaux, CNRS UMR 7633
MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris
BP 87 91003 Evry, France -  France
6 : MINES ParisTech, PSL Research University, MAT –Centre des matériaux, CNRS UMR 7633
MINES ParisTech - École nationale supérieure des mines de Paris
BP 87 91003 Evry, France -  France
* : Auteur correspondant

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