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Fingerprints of Mott–Hubbard physics in optical spectra of antiferromagnetic LaTiO3
Fingerprints of Mott–Hubbard physics in optical spectra of antiferromagnetic LaTiO3
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Fingerprints of Mott–Hubbard physics in optical spectra of antiferromagnetic LaTiO3

Kovaleva, N.N.

Journal of alloys and compounds, 2024-03, Vol.976, p.173192, Article 173192 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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2
Data-Physics Fusion-Driven Defect Predictions for Titanium Alloy Casing Using Neural Network
Data-Physics Fusion-Driven Defect Predictions for Titanium Alloy Casing Using Neural Network
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Data-Physics Fusion-Driven Defect Predictions for Titanium Alloy Casing Using Neural Network

Yu, Peng ; Ji, Xiaoyuan ; Sun, Tao ; Zhou, Wenhao ; Li, Wen ; Xu, Qian ; Qie, Xiwang ; Yin, Yajun ; Shen, Xu ; Zhou, Jianxin

Materials, 2024-05, Vol.17 (10), p.2226 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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3
Special Issue “Nuclear Physics: Effects of Radiation on Materials”
Special Issue “Nuclear Physics: Effects of Radiation on Materials”
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Special Issue “Nuclear Physics: Effects of Radiation on Materials”

Aloisio, Alberto ; Campajola, Marcello

Materials, 2022-10, Vol.15 (21), p.7498 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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4
Scaling Concepts in Serpin Polymer Physics
Scaling Concepts in Serpin Polymer Physics
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Scaling Concepts in Serpin Polymer Physics

Raccosta, Samuele ; Librizzi, Fabio ; Jagger, Alistair M ; Noto, Rosina ; Martorana, Vincenzo ; Lomas, David A ; Irving, James A ; Manno, Mauro

Materials, 2021-05, Vol.14 (10), p.2577 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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5
Multi-physics modeling for laser powder bed fusion process of NiTi shape memory alloy
Multi-physics modeling for laser powder bed fusion process of NiTi shape memory alloy
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Multi-physics modeling for laser powder bed fusion process of NiTi shape memory alloy

Hu, Yong ; Tang, Dianyu ; Yang, Lei ; Lin, Yudong ; Zhu, Chao ; Xiao, Jinhua ; Yan, Chunze ; Shi, Yusheng

Journal of alloys and compounds, 2023-09, Vol.954, p.170207, Article 170207 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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6
Interface Engineering for Perovskite Solar Cells Based on 2D-Materials: A Physics Point of View
Interface Engineering for Perovskite Solar Cells Based on 2D-Materials: A Physics Point of View
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Interface Engineering for Perovskite Solar Cells Based on 2D-Materials: A Physics Point of View

Verduci, Rosaria ; Agresti, Antonio ; Romano, Valentino ; D’Angelo, Giovanna

Materials, 2021-10, Vol.14 (19), p.5843 [Periódico revisado por pares]

Basel: MDPI AG

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7
Ultrathin Ferroelectric Films: Growth, Characterization, Physics and Applications
Ultrathin Ferroelectric Films: Growth, Characterization, Physics and Applications
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Ultrathin Ferroelectric Films: Growth, Characterization, Physics and Applications

Wang, Ying ; Chen, Weijin ; Wang, Biao ; Zheng, Yue

Materials, 2014-09, Vol.7 (9), p.6377-6485 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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8
Microstructure evolution at the onset of discontinuous dynamic recrystallization: A physics-based model of subgrain critical size
Microstructure evolution at the onset of discontinuous dynamic recrystallization: A physics-based model of subgrain critical size
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Microstructure evolution at the onset of discontinuous dynamic recrystallization: A physics-based model of subgrain critical size

Momeni, A. ; Ebrahimi, G.R. ; Jahazi, M. ; Bocher, P.

Journal of alloys and compounds, 2014-02, Vol.587, p.199-210 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier B.V

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9
Material Data Identification in an Induction Hardening Test Rig with Physics-Informed Neural Networks
Material Data Identification in an Induction Hardening Test Rig with Physics-Informed Neural Networks
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Material Data Identification in an Induction Hardening Test Rig with Physics-Informed Neural Networks

Asadzadeh, Mohammad Zhian ; Roppert, Klaus ; Raninger, Peter

Materials, 2023-07, Vol.16 (14), p.5013 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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10
FEM-GAN: A Physics-Supervised Deep Learning Generative Model for Elastic Porous Materials
FEM-GAN: A Physics-Supervised Deep Learning Generative Model for Elastic Porous Materials
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FEM-GAN: A Physics-Supervised Deep Learning Generative Model for Elastic Porous Materials

Argilaga, Albert

Materials, 2023-06, Vol.16 (13), p.4740 [Periódico revisado por pares]

Switzerland: MDPI AG

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