Shengli Jin
(Ehemalig)
Publikationen
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Simulation of refractory fracture as a tool for advanced material testing
Harmuth, H., Gruber, D. & Jin, S., 2014, Advances in Science and Technology . Band 92. S. 232-241Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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A Method for Steel Ladle Lining Optimization Applying Thermomechanical Modeling and Taguchi Approaches
Hou, A., Jin, S., Harmuth, H. & Gruber, D., 9 Aug. 2018, in: JOM. 70, 11, S. 2449 2456 S.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Thermal and Thermomechanical Responses Prediction of a Steel Ladle Using a Back-Propagation Artificial Neural Network Combining Multiple Orthogonal Arrays
Hou, A., Jin, S., Harmuth, H. & Gruber, D., 29 Apr. 2019, in: Steel research international. 2019, 8 S., 1900116.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Modelling of a steel ladle and prediction of its thermomechanical behavior by finite element simulation together with artificial neural network approaches
Hou, A., Jin, S., Gruber, D. & Harmuth, H., 4 Juli 2019, S. 1109 - 1116. 7 S.Publikationen: Konferenzbeitrag › Paper
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Influence of Variation/Response Space Complexity and Variable Completeness on BP-ANN Model Establishment: Case Study of Steel Ladle Lining
Hou, A., Jin, S., Gruber, D. & Harmuth, H., 16 Juli 2019, in: Applied Sciences : open access journal. 9.2019, 14, 12 S., 2835.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
- Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.
Multi-Response Optimization of the Thermal and Thermomechanical Behavior of a Steel Ladle Lining using Grey Relational Analysis and Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution
Hou, A., Gruber, D. & Jin, S., 23 Sept. 2022, (Elektronische Veröffentlichung vor Drucklegung.) in: Steel research international. 94.2023, 1, 10 S., 2200407.Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Application of Artificial Neural Network to Predict the Thermal and Thermomechanical Behavior of Refractory Linings
Hou, A., Jin, S., Gruber, D. & Harmuth, H., 2022, 2022 International Joint Conference on Neural Networks, IJCNN 2022 - Proceedings. Institute of Electrical and Electronics Engineers, (Proceedings of the International Joint Conference on Neural Networks; Band 2022-July).Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
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Classification of thermomechnical impact factors and prediction model for ladle preheating
Jin, S., Harmuth, H., Gruber, D., Auer, T. & Li, Y., 2011, in: Journal of Wuhan University of Technology. 34, 1, S. 28-31Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Thermomechanical Steel Ladle Simulation Including a Mohr-Coulomb Plasticity Failure Model
Jin, S., Gruber, D., Harmuth, H. & Fréchette, M.-H., 2012, in: RHI bulletin : the journal of refractory innovations. 1, S. 39-43Publikationen: Beitrag in Fachzeitschrift › Artikel › Forschung › (peer-reviewed)
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Thermo-mechanical Modeling of a Complete Steel Ladle Process
Jin, S., Auer, T., Gruber, D., Harmuth, H., Fréchette, M. H. & Li, Y., 2011, Refractories-Technology to Sustain the Global Environment. S. 10-10Publikationen: Beitrag in Buch/Bericht/Konferenzband › Beitrag in Konferenzband
