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

Publicité

Deep learning-based fatigue damage segmentation of wind turbine blades under complex dynamic thermal backgrounds

Auteur(s): (Department of Wind and Energy Systems, Technical University of Denmark, Roskilde, Denmark)
ORCID (Department of Wind and Energy Systems, Technical University of Denmark, Roskilde, Denmark)
Médium: article de revue
Langue(s): anglais
Publié dans: Structural Health Monitoring, , n. 1, v. 23
Page(s): 147592172311743
DOI: 10.1177/14759217231174377
Structurae ne peut pas vous offrir cette publication en texte intégral pour l'instant. Le texte intégral est accessible chez l'éditeur. DOI: 10.1177/14759217231174377.
  • Informations
    sur cette fiche
  • Reference-ID
    10730092
  • Publié(e) le:
    30.05.2023
  • Modifié(e) le:
    14.01.2024
 
Structurae coopère avec
International Association for Bridge and Structural Engineering (IABSE)
e-mosty Magazine
e-BrIM Magazine