Dataset for the paper 'Predicting mechanical properties of polycrystalline nanopillars by interpretable machine learning'

Kuvaus

This dataset contains the data produced for the above paper. The dataset consists of: - input nanopillars before deformation (molecular_dynamics/nanopillars) - stress-strain curves acquired by deforming the nanopillars (molecular_dynamics/stress_strain_curves) - weights of the CNNs trained to predict mechanical properties of the nanopillars (machine_learning/train_CNN) - Grad-CAM fields of the predictions (machine_learning/train_CNN) Codes used for creating and analyzing the dataset are available at https://github.com/tekoivisto/nanopillar-ML
Näytä enemmän

Julkaisuvuosi

2024

Aineiston tyyppi

Tekijät

Lasse Laurson - Tekijä

Marcin Minkowski - Tekijä

Tuntematon organisaatio

Teemu Koivisto - Tekijä

Zenodo - Julkaisija

Projekti

Muut tiedot

Tieteenalat

Fysiikka; Sähkö-, automaatio- ja tietoliikennetekniikka, elektroniikka

Kieli

englanti

Saatavuus

Avoin

Lisenssi

Creative Commons Nimeä 4.0 Kansainvälinen (CC BY 4.0)

Avainsanat

Physical sciences, Electronic automation and communications engineering electronics

Asiasanat

Ajallinen kattavuus

undefined

Liittyvät aineistot