Smart Materials Engineering Data-Driven Approaches and Multiscale Modelling
Idioma: inglés
Editorial: Springer, 2026
- Tapa dura
- Nuevo
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This book bridges the gap between conventional materials science and emerging data-driven methodologies, highlighting the integration of AI, machine learning, and deep learning technologies to enhance the design, analysis, and optimization of smart materials. It provides a holistic perspective essential for researchers, engineers, and students exploring the intersection of materials engineering and AI technologies.The book examines the connection between recent advancements in materials science and multiscale machine learning, facilitating predictive and prescriptive modeling for assessing material behavior based on composition, structure, and processing. It includes comprehensive discussions on smart material design, optimization, complexity analysis, and advanced computational methods for synthesizing and characterizing materials. Challenges in multiscale modeling, such as biologically inspired material design and the influence of nanotechnology on current trends, are thoroughly explored.Emphasizing the critical role of multiscale machine learning and nanotechnology in creating sustainable smart materials, the book also addresses the ethical implications of this research. It discusses opportunities and challenges in biomaterials, particularly in healthcare and biomedical applications, and anticipates future trends in machine learning for sustainable materials design. The book provides insights into how predictive and prescriptive modeling through machine learning can accelerate the material discovery process, guiding researchers toward promising candidates for further exploration.Serving as a roadmap for researchers and scientists, this book offers valuable insights into innovative approaches that support the future of materials science. Sprache: Englisch Gewicht in Gramm: 478.…
N° de ref. del artículo IB-5019551
- Título
- Smart Materials Engineering Data-Driven Approaches and Multiscale Modelling
- Editorial
- Springer
- Año de publicación
- 2026
- Estado
- Neu
- Encuadernación
- Gebundene Ausgabe
- Idioma
- inglés
- ISBN 10
- 3032095395
- ISBN 13
- 9783032095398
- Peso del artículo
- 478 gramos
This book bridges the gap between conventional materials science and emerging data-driven methodologies, highlighting the integration of AI, machine learning, and deep learning technologies to enhance the design, analysis, and optimization of smart materials. It provides a holistic perspective essential for researchers, engineers, and students exploring the intersection of materials engineering and AI technologies.
The book examines the connection between recent advancements in materials science and multiscale machine learning, facilitating predictive and prescriptive modeling for assessing material behavior based on composition, structure, and processing. It includes comprehensive discussions on smart material design, optimization, complexity analysis, and advanced computational methods for synthesizing and characterizing materials. Challenges in multiscale modeling, such as biologically inspired material design and the influence of nanotechnology on current trends, are thoroughly explored.
Emphasizing the critical role of multiscale machine learning and nanotechnology in creating sustainable smart materials, the book also addresses the ethical implications of this research. It discusses opportunities and challenges in biomaterials, particularly in healthcare and biomedical applications, and anticipates future trends in machine learning for sustainable materials design. The book provides insights into how predictive and prescriptive modeling through machine learning can accelerate the material discovery process, guiding researchers toward promising candidates for further exploration.
Serving as a roadmap for researchers and scientists, this book offers valuable insights into innovative approaches that support the future of materials science.
“Sinopsis” puede pertenecer a otra edición de este título.
Acerca del autor
Dr. Ali Ahmadian, a globally recognized researcher in applied mathematics, specializes in fuzzy and fractional calculus and has authored over 400 papers and several books.
Dr. Sambhrant Srivastava, an expert in mechanical engineering and biomaterials, is known for his work on bio-composite materials for dental implants.
Dr. Ashok Kumar Yadav brings expertise in MADM, blockchain, machine learning, and mobile communication, with numerous impactful publications and patents.
Mr. Vijay Kumar, with interests in vibration, ML, and composite materials, has contributed to prestigious journals and holds patents and books.
Dr. Pramod Kumar Srivastava, an experienced academic and Dean at REC Azamgarh, excels in wireless sensor networks and mathematical modeling, with a strong record of Ph.D. mentorship and gold-medal academic excellence. Together, they offer a strong multidisciplinary foundation, blending advanced research, innovation, and academic leadership across applied mathematics, engineering, and computational intelligence.
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Información sobre el derecho de desistimiento
Derecho legal de desistimiento
Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 días sin dar ningún motivo.
El periodo de desistimiento vencerá a los 14 días desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesión física del último bien o del último lote o pieza.
Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electrónica y envíe una declaración clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a través de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electrónico).
Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que envíe su comunicación relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.
Efectos del desistimiento
Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de envío (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de envío que no sea el tipo de envío estándar más económico que ofrecemos).
Podemos hacer una deducción del reembolso por la pérdida de valor de cualquier bien suministrado, si la pérdida es el resultado de una manipulación innecesaria por su parte.
Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a más tardar, 14 días después de que se nos informe de su decisión de rescindir este contrato.
Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utilizó para la transacción inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrirá en ningún cargo como resultado de dicho reembolso.
Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.
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Excepciones al derecho de desistimiento
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