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Jakub Gajewski ORCID

Die folgende Bibliografie enthält alle in dieser Datenbank indizierten Veröffentlichungen, die mit diesem Namen als Autor, Herausgeber oder anderweitig Beitragenden verbunden sind.

  1. Rogala, Michał / Gajewski, Jakub / Gawdzińska, Katarzyna (2022): Crashworthiness analysis of thin-walled aluminum columns filled with aluminum–silicon carbide composite foam. In: Composite Structures, v. 299 (November 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2022.116102

  2. Gajewski, Jakub / Golewski, Przemysław / Sadowski, Tomasz (2017): Geometry optimization of a thin-walled element for an air structure using hybrid system integrating artificial neural network and finite element method. In: Composite Structures, v. 159 (Januar 2017).

    https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2016.10.007

  3. Hasilová, Kamila / Gajewski, Jakub (2019): The use of kernel density estimates for classification of ripping tool wear. In: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 88 (Juni 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2019.03.001

  4. Gajewski, Jakub / Jonak, Józef (2011): Towards the identification of worn picks on cutterdrums based on torque and power signals using Artificial Neural Networks. In: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 26, n. 1 (Januar 2011).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2010.08.005

  5. Jonak, Józef / Gajewski, Jakub (2006): Identifying the cutting tool type used in excavations using neural networks. In: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 21, n. 2 (März 2006).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2005.07.002

  6. Gajewski, Jakub / Jonak, Józef (2006): Utilisation of neural networks to identify the status of the cutting tool point. In: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 21, n. 2 (März 2006).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2005.07.003

  7. Jonak, Józef / Gajewski, Jakub (2008): Identification of ripping tool types with the use of characteristic statistical parameters of time graphs. In: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 23, n. 1 (Januar 2008).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2006.12.002

  8. Jedliński, Łukasz / Gajewski, Jakub (2019): Optimal selection of signal features in the diagnostics of mining head tools condition. In: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 84 (Februar 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2018.11.042

  9. Gajewski, Jakub / Jedliński, Łukasz / Jonak, Józef (2013): Classification of wear level of mining tools with the use of fuzzy neural network. In: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 35 (April 2013).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2012.12.002

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