A Novel Method to Characterize Constitutive Property Gradient of Al-Steel Dissimilar Resistance Spot Weld

Donghyuk Cho; Hassan Ghassemi-Armaki; Blair E. Carlson; Thomas B. Stoughton; Jeong Whan Yoon

추천

검색

질문

자료유형: 학술대회자료

저자정보: Donghyuk Cho (한국과학기술원) Hassan Ghassemi-Armaki (General Motors Global R&D) Blair E. Carlson (General Motors Global R&D) Thomas B. Stoughton (Deakin University) Jeong Whan Yoon (한국과학기술원)

저널정보: 한국소성·가공학회 한국소성가공학회 학술대회 논문집 2023년도 한국소성가공학회 추계학술대회 초록집

발행연도: 2023.11

수록면: 56 - 56 (1page)

이용수

📌

연구주제

📖

연구배경

🔬

연구방법

🏆

연구결과

이 논문의 연구 히스토리 (2)

2023

A Novel Method to Characterize Constitutive Property Gradient of Al-Steel Dissimilar Resistance Spot Weld

Donghyuk Cho , Hassan Ghassemi-A , maki 외 5명 한국소성가공학회 학술대회 논문집 2023.11 학술대회자료

2022

Constitutive and Fracture Modeling of Al-Steel Dissimilar Resistance Spot Welds

Donghyuk Cho , Hassan Ghassemi-A , maki 외 9명 한국소성가공학회 학술대회 논문집 2022.12 학술대회자료

이 논문의 후속연구가 궁금하신가요?
연관 학술논문 또는 학술발표를 통해 보다 발전된 연구결과를 확인하실 수 있습니다.
이 논문의 연구 히스토리 확인하기

초록· 키워드

오류제보하기

등록된 정보가 없습니다.

#Micro-digital image correlation (micro-DIC) #Resistance spot welds (RSW) #Gradient samples #Constitutive properties #Localized deformation

참고문헌 (0)

참고문헌 신청

참고문헌이 DBpia에서 서비스 중이라면, [참고문헌 신청]을 통해 등록해보세요

함께 읽어보면 좋을 논문

논문 유사도에 따라 DBpia 가 추천하는 논문입니다. 함께 보면 좋을 연관 논문을 확인해보세요!

이 논문의 저자 정보

조동혁

소속기관 한국과학기술원

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학 공학 > 기계공학 > 기계공학 일반

논문수 16 이용수 498

Hassan Ghassemi-Armaki

소속기관 General Motors Global R&D

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 2 이용수 47

Blair E. Carlson

소속기관 General Motors Global R&D

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 2 이용수 47

Thomas B. Stoughton

소속기관 Deakin University

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학

논문수 11 이용수 175

윤정환

소속기관 한국과학기술원

주요연구분야 공학 > 재료·에너지공학 > 재료공학 TOP 5% 공학 > 재료·에너지공학 > 원자력공학

논문수 117 이용수 4,255

최근 본 자료

전체보기

UCI(KEPA) : I410-151-24-02-088213490

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	원문	원문 PDF 파일
AI 학습용 데이터	원문 + 메타 (기본/상세)	원문 PDF 파일 및 서지정보 CSV
대량 구매용 데이터	B2B 구독 방식	특정 자료 한정으로 원문 접근 권한 부여
대량 구매용 데이터	URL 전달 방식	바로 PDF 뷰어를 열람할 수 있는 URL 제공

구분	그룹	데이터 항목
AI 학습용 데이터	기본 메타	발행기관명, 간행물명, 권호명, 권(vol), 호(issue), 통권, 발행연도, 발행월, 논문명, 저자명, 시작페이지, 종료페이지, 전체페이지, 상세페이지URL
상세 메타 데이터	발행기관 메타	발행기관 이명, 영문명, 창립연도, 홈페이지URL, 발행기관 소개
	간행물 메타	부제목, 간행물 유형, ISSN, ISBN, 최초발행연도, 폐간연도, 간행빈도, 발행주기, 등재사항, 이용수, 피인용수, 권호수, 논문수, 표지이미지
	논문 메타	작성 언어, 부제목, 대등제목, 목차, 키워드, 초록, 이미지, 참고문헌, 이용수, 피인용수, 논문활용도, DBpia통합주제분류, KDC분류, DDC분류, 한국연구재단분류, UCI, DOI
	저자 메타	소속기관, 소속부서, 직급, 연구분야, 연구키워드, 이용수, 피인용수, 저자 논문활용도

구분	그룹	데이터 항목
※ 결합형/맞춤형 메타 데이터는 신청 내용에 따라 다양하게 제공 가능
이용순위 정보	주제분야별 많이 이용된 논문	“인문학”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	이용기관별 많이 이용된 논문	“중고등학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	세부기관별 많이 이용된 논문	“서울대학교”에서 많이 이용된 논문 TOP100
	키워드별 많이 이용된 논문	“Chat GPT”에서 많이 이용된 논문 TOP100
키워드 정보	많이 이용된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 이용된 키워드
	많이 발행된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 발행된 키워드
	많이 검색된 키워드	특정기간/분야/저널 내 많이 검색된 키워드
	연구 트렌드 키워드	특정 키워드 연관 연구동향 분석 데이터 키워드

논문 기본 정보

이 논문의 연구 히스토리 (2)

초록· 키워드

AI 요약

연구주제

연구배경

연구방법

연구결과

주요내용

목차

참고문헌 (0)

함께 읽어보면 좋을 논문

이 논문의 저자 정보

최근 본 자료

댓글(0)