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Jakub Gajewski ORCID

La bibliographie suivante contient toutes les publications répertoriées dans la base de données qui sont reliées à ce nom en tant qu'auteur, éditeur ou collaborateur.

  1. Rogala, Michał / Gajewski, Jakub / Gawdzińska, Katarzyna (2022): Crashworthiness analysis of thin-walled aluminum columns filled with aluminum–silicon carbide composite foam. Dans: Composite Structures, v. 299 (novembre 2022).

    https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2022.116102

  2. Gajewski, Jakub / Golewski, Przemysław / Sadowski, Tomasz (2017): Geometry optimization of a thin-walled element for an air structure using hybrid system integrating artificial neural network and finite element method. Dans: Composite Structures, v. 159 (janvier 2017).

    https://doi.org/10.1016/j.compstruct.2016.10.007

  3. Hasilová, Kamila / Gajewski, Jakub (2019): The use of kernel density estimates for classification of ripping tool wear. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 88 (juin 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2019.03.001

  4. Gajewski, Jakub / Jonak, Józef (2011): Towards the identification of worn picks on cutterdrums based on torque and power signals using Artificial Neural Networks. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 26, n. 1 (janvier 2011).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2010.08.005

  5. Jonak, Józef / Gajewski, Jakub (2006): Identifying the cutting tool type used in excavations using neural networks. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 21, n. 2 (mars 2006).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2005.07.002

  6. Gajewski, Jakub / Jonak, Józef (2006): Utilisation of neural networks to identify the status of the cutting tool point. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 21, n. 2 (mars 2006).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2005.07.003

  7. Jonak, Józef / Gajewski, Jakub (2008): Identification of ripping tool types with the use of characteristic statistical parameters of time graphs. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 23, n. 1 (janvier 2008).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2006.12.002

  8. Jedliński, Łukasz / Gajewski, Jakub (2019): Optimal selection of signal features in the diagnostics of mining head tools condition. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 84 (février 2019).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2018.11.042

  9. Gajewski, Jakub / Jedliński, Łukasz / Jonak, Józef (2013): Classification of wear level of mining tools with the use of fuzzy neural network. Dans: Tunnelling and Underground Space Technology, v. 35 (avril 2013).

    https://doi.org/10.1016/j.tust.2012.12.002

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