机译:基于人工神经网络的在役道路桥面板剩余疲劳寿命评估
Univ Tokyo, Bunkyo Ku, 7-3-1 Hongo, Tokyo, Japan;
Univ Tokyo, Inst Ind Sci, Meguro Ku, 4-6-1 Komaba, Tokyo, Japan;
Univ Tokyo, Bunkyo Ku, 7-3-1 Hongo, Tokyo, Japan;
Artificial intelligence; Neural network; Fatigue loading; Bridge decks; Pseudo cracking method; Data assimilation;
机译:基于振动的方法和人工神经网络焊盘型拱桥损坏检测和定量
机译:使用不同的人工神经网络模型评估管道的剩余使用寿命
机译:使用人工神经网络评估在生命周期中遭受腐蚀裂纹的混凝土桥梁的可靠性
机译:基于人工神经网络的在役钢桥结构健康监测数据的损伤疲劳响应检测
机译:人工神经网络模型用于预测桥面工况等级。
机译:使用人工神经网络剩余的使用寿命(RUL)生产线设备的预测
机译:基于振动的方法和人工神经网络,甲板型拱桥损坏检测和定量
机译:开发一种全面,合理的方法确定现有路面剩余寿命的人工神经网络方法学理论评估211。