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Prediction of vacancy formation energies at tungsten grain boundaries from local structure via machine learning method 期刊论文
JOURNAL OF NUCLEAR MATERIALS, 2022, 卷号: 559
作者:  Wang, Yuxuan;  Li, Xiaolin;  Li, Xiangyan;  Zhang, Yuxiang;  Zhang, Yange;  Xu, Yichun;  Lei, Yawei;  Liu, C. S.;  Wu, Xuebang
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Vacancy formation energy  Machine learning  Tungsten  Symmetry tilt grain boundary  Support vector machine  Cross validation  
Damage behaviors in microstructures and mechanical properties of pure tungsten induced by repetitive thermal loads 期刊论文
JOURNAL OF NUCLEAR MATERIALS, 2022, 卷号: 559
作者:  Wang, H.;  Xie, Z. M.;  Zhang, L. C.;  Han, L.;  Liu, R.;  Fang, Q. F.;  Wang, X. P.;  Liu, C. S.;  Wu, Xuebang
收藏  |  浏览/下载：30/0  |  提交时间：2022/12/23
Tungsten  Thermal load  Damage behavior  Microstructure  Tensile property