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dc.contributor.authorDebus, Jörg-
dc.date.accessioned2022-10-17T17:11:21Z-
dc.date.available2022-10-17T17:11:21Z-
dc.date.issued2022-10-17-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/2003/41101-
dc.identifier.urihttp://dx.doi.org/10.17877/DE290R-22948-
dc.description.abstractDie Datenpunkte für die drei Kurven der Abb. 3a liegen in der txt-Datei "Abb3a" vor. Sie enthält vier Spalten mit der Struktur (x y y y), wobei die erste Spalte die gemeinsamen Daten der x-Achse enthält. Die anderen drei Spalten umfassen die jeweiligen y-Werte der drei Kurven (input, denoised, target). Für die Abb. 3b mit ihren 3 Panels liegen drei txt-Dateien vor, gemäß dem Verschleißzustand (initial, 9800 mm^3, 54800 mm^3). Jede Datei enthält sechs Spalten mit xy-Daten für jeden der drei verwendeten Cluster. Die ersten beiden Spalten enthalten die xy-Datenpunkte für den 1. Cluster, die dritte und vierte Spalte die xy-Daten für den 2. Cluster und die letzten beiden Spalten enthalten die xy-Daten des 3. Clusters. Die txt-Dateien für die Abb. 3c besitzen die gleiche Struktur wie die der Abb. 3b. Zusätzlich sind die xy-Datenpunkte für die Regressionskurve, h(Delta E), des Panels für 54800 mm^3 in der txt-Datei "Abb3c_54800_fitkurve" enthalten. Die txt-Datei zur Abbildung 3d enthält vier Spalten (x y x y). Die ersten beiden Spalten enthalten die Datenpunkte für den initialen Zustand und die beiden letzten Spalten beschreiben den Zustand mit dem Materialabtragsvolumen 54800 mm^3. Die txt-Datei zum Histogramm der Abb. 3e enthält drei Spalten, welche die Prädiktor-Wichtigkeit für die Amplitude (1. Spalte), Kristallitgröße h (2. Spalte) und Hintergrundintensität (3. Spalte) enthalten. Die Datei zur Abbildung 3f enthält vier Spalten (x y x y). Die ersten beiden Spalten gehören zu der grünen Kurve und die dritte und vierte Spalte zu der schwarzen Kurve der Abbildung 3f.de
dc.language.isodede
dc.subjectRaman-Streuungde
dc.subjectNeuronales Netzwerkde
dc.subject.ddc530-
dc.titleSPP2402-Projektantrag "Greybox-Modellierungen zum Einlaufverhalten beschichteter Werkzeuge im Fräsprozess als dynamisches Lastkollektiv auf Basis von Operando-, IN- und Ex-situ-Analysen"de
dc.typeTextde
dc.type.publicationtypeResearchDatade
dc.subject.rswkRaman-Effektde
dc.subject.rswkNeuronales Netzde
dcterms.accessRightsopen access-
eldorado.secondarypublicationfalsede
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