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Waveform‐based fracture identification of steel beam ends using convolutional neural networks

Autor(en): ORCID (Technology Service Department AI Team, Photoruction Co., Ltd Tokyo Japan)
(Department of Civil and Environmental Engineering Saitama University Saitama Japan)
(Division of Architecture and Civil Engineering Ashikaga University Tochigi Japan)
ORCID (Civil Engineering Department International Division, Hazama Ando Corporation Minato Japan)
Medium: Fachartikel
Sprache(n): Englisch
Veröffentlicht in: Structural Control and Health Monitoring, , n. 9, v. 28
DOI: 10.1002/stc.2777
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  • Über diese
    Datenseite
  • Reference-ID
    10612477
  • Veröffentlicht am:
    09.07.2021
  • Geändert am:
    26.08.2021
 
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