Zhang / Feng / Sinha | Proceedings of IncoME-VI and TEPEN 2021 | Buch | 978-3-030-99077-0 | sack.de

Buch, Englisch, Band 117, 1102 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 1693 g

Reihe: Mechanisms and Machine Science

Zhang / Feng / Sinha

Proceedings of IncoME-VI and TEPEN 2021

Performance Engineering and Maintenance Engineering
1. Auflage 2023
ISBN: 978-3-030-99077-0
Verlag: Springer International Publishing

Performance Engineering and Maintenance Engineering

Buch, Englisch, Band 117, 1102 Seiten, Format (B × H): 155 mm x 235 mm, Gewicht: 1693 g

Reihe: Mechanisms and Machine Science

ISBN: 978-3-030-99077-0
Verlag: Springer International Publishing


This volume gathers the latest advances, innovations and applications in the field of condition monitoring, plant maintenance and reliability, as presented by leading international researchers and engineers at the 6th International Conference on Maintenance Engineering and the 2021 conference of the Efficiency and Performance Engineering Network (IncoME-VI  TEPEN 2021), held in Tianjin, China on October 20-23, 2021. Topics include vibro-acoustics monitoring, condition-based maintenance, sensing and instrumentation, machine health monitoring, maintenance auditing and organization, non-destructive testing, reliability, asset management, condition monitoring, life-cycle cost optimisation, prognostics and health management, maintenance performance measurement, manufacturing process monitoring, and robot-based monitoring and diagnostics. The contributions, which were selected through a rigorous international peer-review process, share exciting ideas that will spur novel research directions and foster new multidisciplinary collaborations.

Zhang / Feng / Sinha Proceedings of IncoME-VI and TEPEN 2021 jetzt bestellen!

Zielgruppe


Research

Weitere Infos & Material


Chapter 1: An Optical Gyroscope Based Technique for Calibrating Angular-Measuring Instrument .- Chapter 2: Data Analysis for Predictive Maintenance Using Time Series and Deep Learning Models – A Case Study in a Pulp Paper Industry.- Chapter 3: Reinforcement Learning Fault Diagnosis Method Based on Less Tag Data.- Chapter 4: Optimization  design  and  simulation  analysis  of miniature boring machine based on ADAMS.



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