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首页> Scientific reports> Deep learning based real-time prediction of depth of penetration during activated tungsten inert gas welding of 10 mm thick 316LN stainless steel.

Deep learning based real-time prediction of depth of penetration during activated tungsten inert gas welding of 10 mm thick 316LN stainless steel.

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第一作者： N,Chandrasekhar
第一单位： Metallurgy and Materials Group, Indira Gandhi Centre for Atomic Research, Kalpakkam, Tamilnadu, 603102, India.;A CI of Homi Bhabha National Institute, Kalpakkam, Tamilnadu, India.
作者： N,Chandrasekhar [1] ; M,Vasudevan [2] ; C R,Das [3]
作者单位： Metallurgy and Materials Group, Indira Gandhi Centre for Atomic Research, Kalpakkam, Tamilnadu, 603102, India.;A CI of Homi Bhabha National Institute, Kalpakkam, Tamilnadu, India. [1] Metallurgy and Materials Group, Indira Gandhi Centre for Atomic Research, Kalpakkam, Tamilnadu, 603102, India. dev@igcar.gov.in. [2] Metallurgy and Materials Group, Indira Gandhi Centre for Atomic Research, Kalpakkam, Tamilnadu, 603102, India. [3]
关键词 A-TIG weldingConvolutional neural networkDepth of penetrationImage acquisitionImage processingReal-time prediction
DOI 10.1038/s41598-025-31414-2
PMID 41402476
发布时间 2026-01-17
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Scientific reports

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2025年16卷1期

1810页

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