0
  • DE
  • EN
  • FR
  • Base de données et galerie internationale d'ouvrages d'art et du génie civil

Publicité

Anomaly characterization for the condition monitoring of rotating shafts exploiting data fusion and explainable convolutional neural networks

Auteur(s): ORCID (Massachusetts Institute of Technology, Department of Mechanical Engineering, MA, USA)
(Massachusetts Institute of Technology, Department of Mechanical Engineering, MA, USA)
(Massachusetts Institute of Technology, Department of Mechanical Engineering, MA, USA)
(Politecnico di Milano, Department of Mechanical Engineering, Milan, Italy)
(Politecnico di Milano, Department of Mechanical Engineering, Milan, Italy)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structural Health Monitoring
DOI: 10.1177/14759217241301288
Structurae ne peut pas vous offrir cette publication en texte intégral pour l'instant. Le texte intégral est accessible chez l'éditeur. DOI: 10.1177/14759217241301288.
  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10816784
  • Publié(e) le:
    03.02.2025
  • Modifié(e) le:
    03.02.2025
 
Structurae coopère avec
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine