Zobrazeno 1 - 10
of 21
pro vyhledávání: '"Sun, Qingzhen"'
Autor:
Sun, Qingzhen1 (AUTHOR), Li, Jinguang2 (AUTHOR) li_jg@gs.zzu.edu.cn
Publikováno v:
Scientific Reports. 1/8/2024, Vol. 14 Issue 1, p1-11. 11p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Autor:
Wei, Xudong1 (AUTHOR), Sun, Qingzhen1 (AUTHOR) qingzhs@163.com, Liu, Xianli1 (AUTHOR), Yue, Caixu1 (AUTHOR), Liang, Steven Y.2 (AUTHOR), Wang, Lihui3 (AUTHOR)
Publikováno v:
International Journal of Advanced Manufacturing Technology. Jun2022, Vol. 120 Issue 11/12, p7895-7904. 10p.
Autor:
Yue Caixu, Steven Y. Liang, Sun Qingzhen, Wang Lihui, Qin Yiyuan, Wei Xudong, Liu Xianli, Sun Yanming
Publikováno v:
The International Journal of Advanced Manufacturing Technology. 119:7145-7157
Generally, off-line methods are used for surface roughness prediction of titanium alloy milling. However, studies show that these methods have poor prediction accuracy. In order to resolve this shortcoming, a prediction method based on Cloudera's Dis
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_dedup___::1519a14c223bd1d38a93be6617af9e76
https://doi.org/10.1007/s00170-021-08554-6
https://doi.org/10.1007/s00170-021-08554-6
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
High Power Laser and Particle Beams. 22:1301-1305
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::a10b7ef1d9dbe609339f7ac32f40b750
https://doi.org/10.3788/hplpb20102206.1301
https://doi.org/10.3788/hplpb20102206.1301
Autor:
Dong Xiaoma, Sun Qingzhen
Publikováno v:
2010 2nd International Conference on Computer Engineering and Technology.
A dynamic method based on hybrid algorithm RBFNN for damage identification of composite materials was proposed. By using wavelet series, the features of signals were extracted and input to hybrid algorithm RBFNN for training the network and identifyi
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::2bdb5c5bc01fcc1741361e7c6dcdd82e
https://doi.org/10.1109/iccet.2010.5486020
https://doi.org/10.1109/iccet.2010.5486020
Publikováno v:
2010 2nd IEEE International Conference on Information Management and Engineering.
The self-diagnosis function is one of main research contents of smart structures. And it is the foundation of other functions realization of smart structures. Aiming at the localization of present structural damage detection methods and the virtue of
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::77b79eefdb06dfd131dfcea0697464ab
https://doi.org/10.1109/icime.2010.5477898
https://doi.org/10.1109/icime.2010.5477898
Publikováno v:
2009 International Conference on Information Management, Innovation Management and Industrial Engineering.
The frame structure is a familiar structural form in the civil engineering field. In order to detect the damages of structure and avoid unexpected invalidation, the method of damage detection based on wavelet analysis and norm space was presented in
Externí odkaz:
https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=doi_________::c7a046af64bd413d89ba3706a9ca244f
https://doi.org/10.1109/iciii.2009.167
https://doi.org/10.1109/iciii.2009.167