Prediction Of Shrinkage Ratio for 316 L Feedstock With Artificial Neural Networks In Powder Injection Molding
El-Cezerî Journal of Science and Engineering, cilt.7, sa.3, ss.1063-1073, 2020 (Scopus, TRDizin)
- Yayın Türü: Makale / Tam Makale
- Cilt numarası: 7 Sayı: 3
- Basım Tarihi: 2020
- Doi Numarası: 10.31202/ecjse.727200
- Dergi Adı: El-Cezerî Journal of Science and Engineering
- Derginin Tarandığı İndeksler: Scopus, TR DİZİN (ULAKBİM)
- Sayfa Sayıları: ss.1063-1073
- Gazi Üniversitesi Adresli: Evet