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A comparison of ultrasonic temperature monitoring using machine learning and physics-based methods for high-cycle thermal fatigue monitoring

Auteur(s): ORCID (Non-Destructive Evaluation Group, Department of Mechanical Engineering, Imperial College London, London, UK)
ORCID (Non-Destructive Evaluation Group, Department of Mechanical Engineering, Imperial College London, London, UK)
(Non-Destructive Evaluation Group, Department of Mechanical Engineering, Imperial College London, London, UK)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structural Health Monitoring, , n. 3, v. 23
Page(s): 1560-1577
DOI: 10.1177/14759217231190041
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  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10739210
  • Publié(e) le:
    03.09.2023
  • Modifié(e) le:
    25.04.2024
 
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