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9781032308388 - Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications (Resilience and Sustainability in ... and Manufactur... (5 Ergebnisse)
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience (Resilience and Sustainability in Civil, Mechanical, Aerospace and Manufacturing Engineering Systems)
Anbieter: Majestic Books, Hounslow, Vereinigtes Königreich
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience
Anbieter: PBShop.store UK, Fairford, GLOS, Vereinigtes Königreich
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Data Driven Methods For Civil Structural Health Monitoring And Resilience: Latest Developments And Applications
Anbieter: Revaluation Books, Exeter, Vereinigtes Königreich
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In den WarenkorbZustand: New. Mohammad Noori is a professor of mechanical engineering at California Polytechnic State University, San Luis Obispo a fellow and life member of the American Society of Mechanical Engineering (ASME) and a recipient of the Japan Society .
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Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience : Latest Developments and Applications
Sprache: Englisch
Verlag: Taylor & Francis Ltd Mai 2026, 2026
ISBN 10: 1032308389 ISBN 13: 9781032308388
Anbieter: AHA-BUCH GmbH, Einbeck, Deutschland
Verkäuferbewertung 5 von 5 Sternen
Taschenbuch. Zustand: Neu. Neuware - Data Driven Methods for Civil Structural Health Monitoring and Resilience: Latest Developments and Applications provides a comprehensive overview of data-driven methods for structural health monitoring (SHM) and resilience of civil engineering structures, mostly based on artificial intelligence or other advanced data science techniques. This allows existing structures to be turned into smart structures, thereby allowing them to provide intelligible information about their state of health and performance on a continuous, relatively real-time basis. Artificial-intelligence-based methodologies are becoming increasingly more attractive for civil engineering and SHM applications; machine learning and deep learning methods can be applied and further developed to transform the available data into valuable information for engineers and decision makers.
