Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "Wen, Wen" wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-6 z 6
Tytuł:
Prediction of remaining useful life for lithium-ion battery with multiple health indicators
Autorzy:
Su, Chun
Chen, Hongjing
Wen, Zejun
Tematy:
lithium-ion (Li-ion) battery
remaining useful life
RUL
health indicator
HI
generalized regression neural network (GRNN)
non-linear autoregressive (NAR)
Pokaż więcej
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Prediction of remaining useful life for lithium-ion battery with multiple health indicators
Autorzy:
Su, Chun
Chen, Hongjing
Wen, Zejun
Tematy:
lithium-ion (Li-ion) battery
remaining useful life (RUL)
health indicator (HI)
generalized regression neural network (GRNN)
non-linear autoregressive (NAR)
Pokaż więcej
Data publikacji:
2021
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Availability analysis for a multi-component system with different k-out-of-n:G warm standby subsystems subject to suspended animation
Analiza gotowości systemu wieloelementowego składającego się z różnych wygaszalnych podsystemów typu k-z-n:G stanowiących rezerwę ciepłą
Autorzy:
Wang, Yu
Guo, Linhan
Wen, Meilin
Yang, Yi
Tematy:
availability
multi-component series system
k-out-of-n:G warm standby subsystem
suspended animation
Markov process
gotowość
wieloelementowy system szeregowy
podsystem k-z-n:G
rezerwa ciepła
wygaszanie
proces Markowa
Pokaż więcej
Data publikacji:
2019
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Residual strength assessment of wind turbine rotor blade composites under combined effects of natural aging and fatigue loads
Autorzy:
Gao, Jian-Xiong
An, Zong-Wen
Ma, Qiang
Bai, Xue-Zong
Tematy:
wind turbine rotor blade
natural aging
fatigue loads
residual strength
composite material
Pokaż więcej
Data publikacji:
2020
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-6 z 6

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies