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Título
Influential Yield Strength of Steel Materials with Return Random Walk Gravity Centrality
Autor(es)
Palabras clave
Centrality measure
Complex networks
Random walk
Steel materials
Medida de centralidad
Redes complejas
Paseo aleatorio
Materiales de acero
Clasificación UNESCO
33 Ciencias tecnológicas
3312 Tecnología de Materiales
3312.08 Propiedades de Los Materiales
1203 Ciencia de Los Ordenadores
Fecha de publicación
2024-01-30
Editor
Prof. Dr. Matjaz Perc
Citación
Rodríguez, R., Curado, M., Rodríguez, F. D., & Vicent, J. F. (2024). Influential Yield Strength of Steel Materials with Return Random Walk Gravity Centrality. Mathematics, 12(3), 439.
Resumen
[ES] En las redes complejas, los nodos importantes tienen un impacto significativo, tanto funcional como
estructural. Desde la perspectiva de la detección de patrones de flujo de datos, la evaluación de la importancia de
un nodo de una red, teniendo en cuenta el papel que desempeña como elemento de transición en rutas aleatorias
entre otros dos nodos, tiene importantes aplicaciones en muchos ámbitos. Los avances en redes complejas
y la mejora de la generación de datos son muy importantes para el crecimiento de la ciencia computacional de materiales.
La búsqueda de patrones de comportamiento de los elementos que componen los aceros a través de redes complejas
puede ser muy útil para comprender sus propiedades mecánicas. Este trabajo pretende estudiar la
influencia de las conexiones entre los elementos del acero y el impacto de estas conexiones en
sus propiedades mecánicas, más concretamente en el límite elástico. Los patrones encontrados en los resultados
muestran la importancia del enfoque propuesto para el desarrollo de nuevas composiciones de acero. [EN] In complex networks, important nodes have a significant impact, both functional and structural. From the perspective of data flow pattern detection, the evaluation of the importance of a node in a network, taking into account the role it plays as a transition element in random paths between two other nodes, has important applications in many areas. Advances in complex networks and improved data generation are very important for the growth of computational materials science. The search for patterns of behavior of the elements that make up steels through complex networks can be very useful in understanding their mechanical properties. This work aims to study the influence of the connections between the elements of steel and the impact of these connections on their mechanical properties, more specifically on the yield strength. The patterns found in the results show the significance of the proposed approach for the development of new steel compositions.
URI
ISSN
2227-7390
DOI
10.3390/math12030439
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Tamaño:
654.4Kb
Formato:
Adobe PDF
Descripción:
Influential Yield Strength of Steel Materials with Return Random Walk Gravity Centrality












