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Fracture mode classification of UHPC based on deep learning and wavelet time–frequency spectrum derived from acoustic emission waveform

Autor(en): ORCID (Key Laboratory of Urban Security and Disaster Engineering of Ministry of Education, State Key Laboratory of Bridge Engineering Safety and Resilience, Beijing University of Technology, Beijing, China)
(Key Laboratory of Urban Security and Disaster Engineering of Ministry of Education, State Key Laboratory of Bridge Engineering Safety and Resilience, Beijing University of Technology, Beijing, China)
(Key Laboratory of Urban Security and Disaster Engineering of Ministry of Education, State Key Laboratory of Bridge Engineering Safety and Resilience, Beijing University of Technology, Beijing, China)
(Key Laboratory of Urban Security and Disaster Engineering of Ministry of Education, State Key Laboratory of Bridge Engineering Safety and Resilience, Beijing University of Technology, Beijing, China)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241287907
Structurae kann Ihnen derzeit diese Veröffentlichung nicht im Volltext zur Verfügung stellen. Der Volltext ist beim Verlag erhältlich über die DOI: 10.1177/14759217241287907.
  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10812092
  • Veröffentlicht am:
    17.01.2025
  • Geändert am:
    17.01.2025
 
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