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dc.contributor.authorRodríguez Gómez, Rocío 
dc.contributor.authorCurado, Manuel
dc.contributor.authorRodríguez, Francy D.
dc.contributor.authorVicent, José F.
dc.date.accessioned2025-01-30T08:27:04Z
dc.date.available2025-01-30T08:27:04Z
dc.date.issued2024-01-30
dc.identifier.citationRodríguez, 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.es_ES
dc.identifier.issn2227-7390
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10366/163156
dc.description.abstract[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.es_ES
dc.description.abstract[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.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isoenges_ES
dc.publisherProf. Dr. Matjaz Perces_ES
dc.subjectCentrality measureen
dc.subjectComplex networksen
dc.subjectRandom walken
dc.subjectSteel materialsen
dc.subjectMedida de centralidades_ES
dc.subjectRedes complejases_ES
dc.subjectPaseo aleatorioes_ES
dc.subjectMateriales de aceroes_ES
dc.titleInfluential Yield Strength of Steel Materials with Return Random Walk Gravity Centralityes_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.relation.publishversionhttps://doi.org/10.3390/math12030439es_ES
dc.subject.unesco33 Ciencias tecnológicases_ES
dc.subject.unesco3312 Tecnología de Materialeses_ES
dc.subject.unesco3312.08 Propiedades de Los Materialeses_ES
dc.subject.unesco1203 Ciencia de Los Ordenadoreses_ES
dc.identifier.doi10.3390/math12030439
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.journal.titleMathematicsen
dc.volume.number12es_ES
dc.page.initial439es_ES
dc.page.final12es_ES
dc.type.hasVersioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones_ES


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