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Fatigue Crack Growth on Modified Ct Specimens Using Artificial Neural Networks
AuthID
P-00X-F94
3
Author(s)
Baptista, R
·
Moita, P
·
Infante, V
Tipo de Documento
Article
Year published
2023
Publicado
in
INTERNATIONAL JOURNAL OF FATIGUE,
ISSN: 0142-1123
Volume: 167, Páginas: 107357 (14)
Indexing
Wos
®
Scopus
®
Crossref
®
11
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®
Metadata
Fontes
Publication Identifiers
DOI
:
10.1016/j.ijfatigue.2022.107357
SCOPUS
: 2-s2.0-85140975607
Wos
: WOS:000920354100002
Source Identifiers
ISSN
: 0142-1123
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