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文献
J-GLOBAL ID：202202269839336754
整理番号：22A1048569
自己教師付き健康表現学習に基づく風力タービンブレードの状態監視:風力エネルギーの有効で信頼性の高い利用に対する教育技術【JST・京大機械翻訳】
Condition monitoring of wind turbine blades based on self-supervised health representation learning: A conducive technique to effective and reliable utilization of wind energy
Sun Shilin
(Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
,
Sun Shilin
(Renewable Energy Research Group (RERG), Research Institute for Sustainable Urban Development, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong)
,
Wang Tianyang
(Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
,
Yang Hongxing
(Renewable Energy Research Group (RERG), Research Institute for Sustainable Urban Development, The Hong Kong Polytechnic University, Hong Kong)
,
Chu Fulei
(Department of Mechanical Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084, China)
資料名：
Applied Energy
(Applied Energy)
巻： 313 ページ： Null 発行年： 2022年
JST資料番号： A0097A ISSN： 0306-2619 資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文 発行国： オランダ (NLD) 言語： 英語 (EN)
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