Modeling and Optimization in Manufacturing (eBook)
336 Seiten
Wiley-VCH GmbH (Verlag)
978-3-527-82524-0 (ISBN)
Jun Jiang is a Lecturer of Mechanics of Materials Division in the Department of Mechanical Engineering at Imperial College London, UK. He received his DPhil from Oxford University in 2013 and joined Imperial College as postdoctoral researcher. Dr. Jiang's research focuses on developing novel manufacturing techniques through the understanding of micro-thermomechanical behaviors for lightweight alloys and solar cells. Catalin Pruncu is a Research Associate in the Department of Mechanical Engineering at Imperial College London, UK. He received his PhD in Design Mechanics and Biomechanics from Politecnico di Bari, Italy in 2013. He then joined University of Birmingham to become Research Fellow in the School of Mechanical Engineering. Dr. Pruncu's research applies mechanical principles and design methodologies to solve problems in material behavior produced by metal forming processes.
Traditional and Advanced Manufacturing: Introduction
Modeling and Optimization in Manufacturing by Hydroforming and Stamping
Numerical Simulation Techniques in Casting Processes
Modelling and Optimization Process in Milling
Modelling and Optimization of The Abrasive Water Jet Cutting Process
Modelling and Optimization in Manufacturing by Laser
Isostatic Pressing and Its Optimization
Modelling and Optimization Algorithms in Rapid Prototyping, Submerged Arc Welding and Turning
Optimization of Deposition Parameters in Plasma Spray Coatings
Modelling and Optimization Methods in Forming Processes
Laser Additive Techniques
Erscheint lt. Verlag | 21.4.2021 |
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Sprache | englisch |
Themenwelt | Naturwissenschaften ► Chemie |
Schlagworte | chemical engineering • Chemische Verfahrenstechnik • Computational / Numerical Methods • Maschinenbau • materials processing • Materials Science • Materialverarbeitung • Materialwissenschaften • mechanical engineering • Modellierung • Process Engineering • Produktion • Prozesssteuerung • Rechnergestützte / Numerische Verfahren im Maschinenbau |
ISBN-10 | 3-527-82524-X / 352782524X |
ISBN-13 | 978-3-527-82524-0 / 9783527825240 |
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Größe: 56,2 MB
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