1. 2023
  2. BRANN forecast of superalloy tensile strength versus Larson–Miller parameter relation and its approximation by a sigmoidal function

    Tarasov, D., Tyagunov, A. & Milder, O., 15 Nov 2023, In: Mathematical Methods in the Applied Sciences. 46, 16, p. 16401-16414 14 p.

    Research output: Contribution to journalConference articlepeer-review

  3. Quantifying the font drawing of the electronic text: I-factor vs irregularity

    Tarasov, D. & Tarasova, T., 2023, In: AIP Conference Proceedings. 2849, 1, 190015.

    Research output: Contribution to journalConference articlepeer-review

  4. ДИФФУЗИОННАЯ МОДЕЛЬ ЭВОЛЮЦИИ КЛАСТЕРА В МЕТАЛЛИЧЕСКОМ РАСПЛАВЕ ЖАРОПРОЧНОГО НИКЕЛЕВОГО СПЛАВА

    Тягунов, А. Г., Зейде, К. М., Мильдер, О. Б. & Тарасов, Д. А., 2023, In: Математическое моделирование и численные методы. 2 (38), p. 3-32 30 p.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  5. Издательское дело в примерах и задачах : практикум: учебное пособие

    Плотникова, И. Ю., Климова, О. В., Тарасов, Д. А., Тягунов, А. Г. (ed.) & Гнюсова, И. Ф., 2023, Екатеринбург: Издательство Уральского университета. 252 p.

    Research output: Book/ReportScholarly editionpeer-review

  6. ПРОГНОЗНЫЙ РАСЧЕТ ЖАРОПРОЧНОСТИ НИКЕЛЕВЫХ СПЛАВОВ НА НЕПОЛНЫХ ДАННЫХ

    Тягунов, А. Г., Мильдер, О. Б. & Тарасов, Д. А., 2023, In: Авиационные двигатели. 4 (21), p. 31-38 8 p.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  7. СТРУКТУРНЫЕ ИЗМЕНЕНИЯ РАСПЛАВА ЖАРОПРОЧНОГО НИКЕЛЕВОГО СПЛАВА КАК ФАЗОВЫЙ ПЕРЕХОД ВТОРОГО РОДА

    Мильдер, О. Б., Тарасов, Д. А., Тягунов, А. Г., Цепелев, В. С., Вьюхин, В. В., Левонян, А. Л. & Аношина, О. В., 2023, In: Известия высших учебных заведений. Черная металлургия. 66, 5, p. 564-570 7 p.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  8. 2022
  9. Simulation of the nickel superalloys solvus temperature by the deep learning artificial neural network with differential layer

    Tarasov, D., Tyagunov, A. & Milder, O., 23 Nov 2022, International Conference of Computational Methods in Sciences and Engineering, ICCMSE 2021. Simos, T., Simos, T., Simos, T., Tsitouras, C., Kalogiratou, Z. & Monovasilis, T. (eds.). American Institute of Physics Inc., 130008. (AIP Conference Proceedings; vol. 2611).

    Research output: Chapter in Book/Report/Conference proceedingConference contributionpeer-review

  10. A method of tone reproduction curves computation by means of gradation trajectories in the form of Bézier curves

    Tarasov, D. & Milder, O., Oct 2022, In: Mathematical Methods in the Applied Sciences. 45, 15, p. 8940-8947 8 p.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  11. Determining the ideal initial printing colorants in electrophotography by the discrete gradation trajectories

    Tarasov, D. A. & Milder, O. B., Oct 2022, In: Mathematical Methods in the Applied Sciences. 45, 15, p. 8899-8905 7 p.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

  12. Modeling the influence of the composition of refractory elements on the heat resistance of nickel alloys by a deep learning artificial neural network

    Tarasov, D. A., Milder, O. B. & Tiagunov, A. G., Oct 2022, In: Mathematical Methods in the Applied Sciences. 45, 15, p. 8809-8818 10 p.

    Research output: Contribution to journalArticlepeer-review

Previous 1 2 3 4 5 6 7 8 ...11 Next

ID: 79428