Logo của kho lưu trữ
  • ...
  • ...
  • ...
  • ...
Logo của kho lưu trữ
  • Bộ sưu tập
  • Thực thể
    Duyệt theo
  • Thống kê
  • Trợ giúp
  1. Trang chủ
  2. Duyệt theo tác giả

Duyệt

  • Đơn vị & Bộ sưu tập
  • Năm xuất bản
  • Tác giả
  • Nhan đề
  • Chủ đề
  • Kiểu tài liệu
  • Topic

Hồ sơ tác giả

Topic

  1. Trang chủ
  2. Duyệt theo tác giả

Duyệt theo Tác giả "Aamer Nazir"

Duyệt theo:
0-9
A
B
C
D
E
F
G
H
I
J
K
L
M
N
O
P
Q
R
S
T
U
V
W
X
Y
Z
Hoặc nhập chữ cái đầu tiên:
Đang hiển thị 1 - 1 của tổng số 1 kết quả
Hiển thị
Số kết quả/trang
Tùy chọn sắp xếp
  • Đang tải...
    Hình ảnh thu nhỏ
    Ấn phẩm
    Big data, machine learning, and digital twin assisted additive manufacturing: A review
    (Elsevier B.V., 2024) Liuchao Jin; Xiaoya Zhai; Kang Wang; Kang Zhang; Dazhong Wu; Aamer Nazir; Jingchao Jiang; Wei-Hsin Liao.
    Sản xuất đắp dần (Additive Manufacturing – AM) đang bước vào giai đoạn phát triển mạnh mẽ nhờ sự hội tụ của ba công nghệ chủ chốt: dữ liệu lớn, học máy và mô hình song sinh kỹ thuật số. Bài báo này tổng quan những nghiên cứu mới nhất về cách thức tích hợp và khai thác dữ liệu lớn trong các quy trình AM, qua đó ứng dụng học máy để tối ưu hóa thiết kế, dự đoán lỗi và nâng cao hiệu quả quy trình. Đồng thời, mô hình song sinh kỹ thuật số được phân tích như công cụ quan trọng giúp mô phỏng, giám sát và kiểm soát sản xuất trong thời gian thực. Nghiên cứu nhấn mạnh vai trò của việc đồng bộ hóa ba công nghệ trên nhằm hiện thực hóa sản xuất thông minh và bền vững trong thời đại Công nghiệp 4.0.
Bản quyền © 2025, Trung tâm Truyền thông và Tri thức số - Đại học Bách khoa Hà Nội.

Liên hệ

  • Số 1 Đại Cồ Việt, phường Bạch Mai, Thành phố Hà Nội
  • (84-24) 3869 2243
  • https://library.hust.edu.vn/
  • tvtqb@hust.edu.vn

Liên kết

Cổng thông tin thư viện