Machine Learning Applications in Mechanical Engineering is a comprehensive guide exploring the transformative role of machine learning (ML) across key domains in mechanical engineering. It combines theoretical insights and practical applications to address design optimization, predictive maintenance, robotics, material discovery, and energy systems, making it invaluable for students, researchers, and professionals.The book begins with an introduction to ML, highlighting its relevance and challenges in mechanical engineering. It explores learning models like supervised, unsupervised, and...

Versuchsplanung und Hypothesenprüfung: A Practical Approach for Engineers and Researchers ist ein umfassender, anwendungsorientierter Leitfaden für die Planung, Durchführung und Auswertung von Experimenten in der technischen und wissenschaftlichen Forschung. Das in vier Teile gegliederte Buch beginnt mit den Grundlagen des statistischen Denkens und behandelt die Prinzipien der Versuchsplanung, statistische Schlussfolgerungen und Skalen zur Datenmessung. Anschließend werden die wichtigsten DOE-Techniken vorgestellt, darunter die vollfaktorielle Versuchsplanung, die Response Surface...

Plans d'expériences et tests d'hypothèses : A Practical Approach for Engineers and Researchers offre un guide complet, axé sur les applications, pour la planification, la conduite et l'analyse d'expériences dans le domaine de l'ingénierie et de la recherche scientifique. Structuré en quatre parties, le livre commence par les fondements de la pensée statistique, couvrant les principes de la conception expérimentale, l'inférence statistique et les échelles de mesure des données. Il explore ensuite les principales techniques d'EOD, notamment les plans factoriels complets, la...

Design of Experiments and Hypothesis Testing: A Practical Approach for Engineers and Researchers offers a comprehensive, application-focused guide to planning, conducting, and analyzing experiments in engineering and scientific research. Structured into four parts, the book begins with the foundations of statistical thinking, covering experimental design principles, statistical inference, and data measurement scales. It then explores key DOE techniques, including full factorial designs, Response Surface Methodology (RSM), and Taguchi methods for robust design. The hypothesis testing section...

Machine Learning Applications in Mechanical Engineering est un guide complet qui explore le rôle transformateur de l'apprentissage machine (ML) dans les domaines clés de l'ingénierie mécanique. Il combine des idées théoriques et des applications pratiques pour aborder l'optimisation de la conception, la maintenance prédictive, la robotique, la découverte de matériaux et les systèmes énergétiques, ce qui le rend inestimable pour les étudiants, les chercheurs et les professionnels.Le livre commence par une introduction à la ML, soulignant sa pertinence et ses défis dans le...

Machine Learning Applications in Mechanical Engineering ist ein umfassendes Handbuch, das die transformative Rolle des maschinellen Lernens (ML) in wichtigen Bereichen des Maschinenbaus untersucht. Es kombiniert theoretische Erkenntnisse und praktische Anwendungen in den Bereichen Konstruktionsoptimierung, vorausschauende Wartung, Robotik, Materialerkennung und Energiesysteme und ist damit für Studenten, Forscher und Fachleute von unschätzbarem Wert. Das Buch beginnt mit einer Einführung in ML, die die Relevanz und die Herausforderungen im Maschinenbau hervorhebt. Es erforscht Lernmodelle...