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Thickness prediction in metal alloys using nuclear techniques and artificial neural network: Modelling.
Menezes Dos Santos, Alessandra Galvão; de Freitas Dam, Roos Sophia; da Cruz, Paulo Alberto Lima; Salgado, William Luna; Salgado, César Marques.
Afiliación
  • Menezes Dos Santos AG; Instituto de Engenharia Nuclear (IEN), Divisão de Radiofármacos (DIRAD), Rua Hélio de Almeida, 75, 21941-906, Cidade Universitária, RJ, Brazil; Universidade Federal do Rio de Janeiro, Departamento de Engenharia Metalúrgica e de Materiais, Escola Politécnica, Centro de Tecnologia (UFRJ/DEMM), Avenida
  • de Freitas Dam RS; Instituto de Engenharia Nuclear (IEN), Divisão de Radiofármacos (DIRAD), Rua Hélio de Almeida, 75, 21941-906, Cidade Universitária, RJ, Brazil; Universidade Federal do Rio de Janeiro, Programa de Engenharia Nuclear (UFRJ/PEN), Avenida Horácio de Macedo, 2030, Bloco G - 206, 21941-914, Cidade Univers
  • da Cruz PAL; Instituto de Engenharia Nuclear (IEN), Divisão de Radiofármacos (DIRAD), Rua Hélio de Almeida, 75, 21941-906, Cidade Universitária, RJ, Brazil.
  • Salgado WL; Instituto de Engenharia Nuclear (IEN), Divisão de Radiofármacos (DIRAD), Rua Hélio de Almeida, 75, 21941-906, Cidade Universitária, RJ, Brazil.
  • Salgado CM; Instituto de Engenharia Nuclear (IEN), Divisão de Radiofármacos (DIRAD), Rua Hélio de Almeida, 75, 21941-906, Cidade Universitária, RJ, Brazil.
Appl Radiat Isot ; 191: 110531, 2023 Jan.
Article en En | MEDLINE | ID: mdl-36332426
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Texto completo: 1 Colección: 01-internacional Base de datos: MEDLINE Asunto principal: Aleaciones / Aluminio Idioma: En Revista: Appl Radiat Isot Asunto de la revista: MEDICINA NUCLEAR / SAUDE AMBIENTAL Año: 2023 Tipo del documento: Article Pais de publicación: Reino Unido
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