Articles de revues sur le sujet « MAINTENANCE PREDICTION »
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Marshall, David F. « Language Maintenance and Revival ». Annual Review of Applied Linguistics 14 (mars 1994) : 20–33. http://dx.doi.org/10.1017/s0267190500002798.
Texte intégralXu, Peng, Rengkui Liu, Quanxin Sun et Futian Wang. « A Novel Short-Range Prediction Model for Railway Track Irregularity ». Discrete Dynamics in Nature and Society 2012 (2012) : 1–12. http://dx.doi.org/10.1155/2012/591490.
Texte intégralNansamba, Salmah, et Hadi Harb. « Developing a Neural Network Based Fault Prediction Tool for a Solar Power Plant in Uganda ». Transactions on Machine Learning and Artificial Intelligence 10, no 6 (28 décembre 2022) : 52–70. http://dx.doi.org/10.14738/tmlai.106.13645.
Texte intégralKang, Ziqiu, Cagatay Catal et Bedir Tekinerdogan. « Remaining Useful Life (RUL) Prediction of Equipment in Production Lines Using Artificial Neural Networks ». Sensors 21, no 3 (30 janvier 2021) : 932. http://dx.doi.org/10.3390/s21030932.
Texte intégralFitra Azyus, Adryan, Sastra Kusuma Wijaya et Mohd Naved. « Determining RUL Predictive Maintenance on Aircraft Engines Using GRU ». Journal of Mechanical, Civil and Industrial Engineering 3, no 3 (11 décembre 2022) : 79–84. http://dx.doi.org/10.32996/jmcie.2022.3.3.10.
Texte intégralD., Ganga, et Ramachandran V. « Adaptive prediction model for effective electrical machine maintenance ». Journal of Quality in Maintenance Engineering 26, no 1 (18 avril 2019) : 166–80. http://dx.doi.org/10.1108/jqme-12-2017-0087.
Texte intégralTong, Guoqiang, Xinbo Qian et Yilai Liu. « Prognostics and Predictive Maintenance Optimization Based on Combination BP-RBF-GRNN Neural Network Model and Proportional Hazard Model ». Journal of Sensors 2022 (29 avril 2022) : 1–17. http://dx.doi.org/10.1155/2022/8655669.
Texte intégralRodrigues, Joao, Jose Torres Farinha et Antonio Marques Cardoso. « Predictive Maintenance Tools – A Global Survey ». WSEAS TRANSACTIONS ON SYSTEMS AND CONTROL 16 (22 janvier 2021) : 96–109. http://dx.doi.org/10.37394/23203.2021.16.7.
Texte intégralGibiec, Mariusz. « Prediction of Machines Health with Application of an Intelligent Approach – a Mining Machinery Case Study ». Key Engineering Materials 293-294 (septembre 2005) : 661–68. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/kem.293-294.661.
Texte intégralZhu, Ya Hong, Ji Ping Cao, Wen Xia Sun, Yang Tao Fan et Zhi Hui Zhao. « Demand Forecasting Model Based on Equipment Maintenance Resources in Virtual Warehousing ». Applied Mechanics and Materials 556-562 (mai 2014) : 5442–49. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.556-562.5442.
Texte intégralSong, Weixing, Jingjing Wu, Jianshe Kang et Jun Zhang. « Research on maintenance spare parts requirement prediction based on LSTM recurrent neural network ». Open Physics 19, no 1 (1 janvier 2021) : 618–27. http://dx.doi.org/10.1515/phys-2021-0072.
Texte intégralYang, Jia, Yongkui Sun, Yuan Cao et Xiaoxi Hu. « Predictive Maintenance for Switch Machine Based on Digital Twins ». Information 12, no 11 (22 novembre 2021) : 485. http://dx.doi.org/10.3390/info12110485.
Texte intégralSegovia-Muñoz, D., X. Serrano-Guerrero et A. Barragán-Escandon. « Predictive maintenance in LED street lighting controlled with telemanagement system to improve current fault detection procedures using software tools ». Renewable Energy and Power Quality Journal 20 (septembre 2022) : 379–86. http://dx.doi.org/10.24084/repqj20.318.
Texte intégralNordal, Helge, et Idriss El-Thalji. « Lifetime Benefit Analysis of Intelligent Maintenance : Simulation Modeling Approach and Industrial Case Study ». Applied Sciences 11, no 8 (13 avril 2021) : 3487. http://dx.doi.org/10.3390/app11083487.
Texte intégralChen, Lei, Lijun Wei, Wenlong Li, Junhui Wang et Dongyang Han. « Fault Prediction of Mechanical Equipment Based on Hilbert–Full-Vector Spectrum and TCDAN ». Applied Sciences 13, no 8 (7 avril 2023) : 4655. http://dx.doi.org/10.3390/app13084655.
Texte intégralMbembati, Hadija, Kwame Ibwe et Baraka Maiseli. « Maintenance Automation Architecture and Electrical Equipment Fault Prediction Method in Tanzania Secondary Distribution Networks ». Tanzania Journal of Science 47, no 3 (15 août 2021) : 1138–53. http://dx.doi.org/10.4314/tjs.v47i3.23.
Texte intégralOnawumi, A. S., A. Aremu, O. A. Ajiboso, O. O. Agboola, T. M. A. Olayanju et C. O. Osueke. « Development of strategic maintenance prediction model for critical equipment maintenance ». Materials Today : Proceedings 44 (2021) : 2820–27. http://dx.doi.org/10.1016/j.matpr.2020.12.1163.
Texte intégralGómez-Pau, Álvaro, Jordi-Roger Riba et Manuel Moreno-Eguilaz. « Time Series RUL Estimation of Medium Voltage Connectors to Ease Predictive Maintenance Plans ». Applied Sciences 10, no 24 (17 décembre 2020) : 9041. http://dx.doi.org/10.3390/app10249041.
Texte intégralKarimpour, Mostafa, Lalith Hitihamillage, Najwa Elkhoury, Sara Moridpour et Reyhaneh Hesami. « Fuzzy Approach in Rail Track Degradation Prediction ». Journal of Advanced Transportation 2018 (2018) : 1–7. http://dx.doi.org/10.1155/2018/3096190.
Texte intégralYang, Dezhen, Yidan Cui, Quan Xia, Fusheng Jiang, Yi Ren, Bo Sun, Qiang Feng, Zili Wang et Chao Yang. « A Digital Twin-Driven Life Prediction Method of Lithium-Ion Batteries Based on Adaptive Model Evolution ». Materials 15, no 9 (6 mai 2022) : 3331. http://dx.doi.org/10.3390/ma15093331.
Texte intégralMIZUTANI, YOSHIKATSU. « Trial of warfarin maintenance dose prediction. » Rinsho yakuri/Japanese Journal of Clinical Pharmacology and Therapeutics 26, no 1 (1995) : 177–78. http://dx.doi.org/10.3999/jscpt.26.177.
Texte intégralLangeron, Yves, Mitra Fouladirad et Antoine Grall. « Controlled systems, failure prediction and maintenance ». IFAC-PapersOnLine 49, no 12 (2016) : 805–8. http://dx.doi.org/10.1016/j.ifacol.2016.07.873.
Texte intégralMaktoubian, Jamal, Mohammad Sadegh Taskhiri et Paul Turner. « Intelligent Predictive Maintenance (IPdM) in Forestry : A Review of Challenges and Opportunities ». Forests 12, no 11 (29 octobre 2021) : 1495. http://dx.doi.org/10.3390/f12111495.
Texte intégralPeng, Cheng, Yufeng Chen, Qing Chen, Zhaohui Tang, Lingling Li et Weihua Gui. « A Remaining Useful Life Prognosis of Turbofan Engine Using Temporal and Spatial Feature Fusion ». Sensors 21, no 2 (8 janvier 2021) : 418. http://dx.doi.org/10.3390/s21020418.
Texte intégralPeng, Cheng, Yufeng Chen, Qing Chen, Zhaohui Tang, Lingling Li et Weihua Gui. « A Remaining Useful Life Prognosis of Turbofan Engine Using Temporal and Spatial Feature Fusion ». Sensors 21, no 2 (8 janvier 2021) : 418. http://dx.doi.org/10.3390/s21020418.
Texte intégralLiu, Li, Zhihui Zhang, Zhijian Qu et Adrian Bell. « Remaining Useful Life Prediction for a Catenary, Utilizing Bayesian Optimization of Stacking ». Electronics 12, no 7 (6 avril 2023) : 1744. http://dx.doi.org/10.3390/electronics12071744.
Texte intégralAl-Refaie, Abbas, Banan Abu Hamdieh et Natalija Lepkova. « Prediction of Maintenance Activities Using Generalized Sequential Pattern and Association Rules in Data Mining ». Buildings 13, no 4 (3 avril 2023) : 946. http://dx.doi.org/10.3390/buildings13040946.
Texte intégralTARIK, Mouna, Ayoub MNIAI et Khalid JEBARI. « HYBRID FEATURE SELECTION AND SUPPORT VECTOR MACHINE FRAMEWORK FOR PREDICTING MAINTENANCE FAILURES ». Applied Computer Science 19, no 2 (30 juin 2023) : 112–24. http://dx.doi.org/10.35784/acs-2023-18.
Texte intégralAlmazaideh, Mohammed, et Janos Levendovszky. « A predictive maintenance system for wireless sensor networks : a machine learning approach ». Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science 25, no 2 (1 février 2022) : 1047. http://dx.doi.org/10.11591/ijeecs.v25.i2.pp1047-1058.
Texte intégralCao, Qiushi, Ahmed Samet, Cecilia Zanni-Merk, François de Bertrand de Beuvron et Christoph Reich. « Combining chronicle mining and semantics for predictive maintenance in manufacturing processes ». Semantic Web 11, no 6 (29 octobre 2020) : 927–48. http://dx.doi.org/10.3233/sw-200406.
Texte intégralHosseini, Seyed Amirhossein, et Omar Smadi. « How Prediction Accuracy Can Affect the Decision-Making Process in Pavement Management System ». Infrastructures 6, no 2 (11 février 2021) : 28. http://dx.doi.org/10.3390/infrastructures6020028.
Texte intégralde Solminihac, Hernán, Marcelo G. Bustos, Aníbal L. Altamira et Juan Pablo Covarrubias. « Functional distress modelling in Portland cement concrete pavements ». Canadian Journal of Civil Engineering 30, no 4 (1 août 2003) : 696–703. http://dx.doi.org/10.1139/l03-016.
Texte intégralKoprinkova-Hristova, P. « Reinforcement Learning for Predictive Maintenance of Industrial Plants ». Information Technologies and Control 11, no 1 (1 mars 2013) : 21–28. http://dx.doi.org/10.2478/itc-2013-0004.
Texte intégralCustode, Leonardo Lucio, Hyunho Mo, Andrea Ferigo et Giovanni Iacca. « Evolutionary Optimization of Spiking Neural P Systems for Remaining Useful Life Prediction ». Algorithms 15, no 3 (19 mars 2022) : 98. http://dx.doi.org/10.3390/a15030098.
Texte intégralAlsolai, Hadeel, et Marc Roper. « The Impact of Ensemble Techniques on Software Maintenance Change Prediction : An Empirical Study ». Applied Sciences 12, no 10 (22 mai 2022) : 5234. http://dx.doi.org/10.3390/app12105234.
Texte intégralVelimirović, Lazar Z., Radmila Janković, Jelena D. Velimirović et Aleksandar Janjić. « Wastewater Plant Reliability Prediction Using the Machine Learning Classification Algorithms ». Symmetry 13, no 8 (18 août 2021) : 1518. http://dx.doi.org/10.3390/sym13081518.
Texte intégralBettig, Bernhard P., et Ray P. S. Han. « Predictive Maintenance Using the Rotordynamic Model of a Hydraulic Turbine-Generator Rotor ». Journal of Vibration and Acoustics 120, no 2 (1 avril 1998) : 441–48. http://dx.doi.org/10.1115/1.2893849.
Texte intégralAbidi, Mustufa Haider, Muneer Khan Mohammed et Hisham Alkhalefah. « Predictive Maintenance Planning for Industry 4.0 Using Machine Learning for Sustainable Manufacturing ». Sustainability 14, no 6 (14 mars 2022) : 3387. http://dx.doi.org/10.3390/su14063387.
Texte intégralWang, Youdao, et Yifan Zhao. « Multi-Scale Remaining Useful Life Prediction Using Long Short-Term Memory ». Sustainability 14, no 23 (24 novembre 2022) : 15667. http://dx.doi.org/10.3390/su142315667.
Texte intégralChui, Kwok Tai, Brij B. Gupta et Pandian Vasant. « A Genetic Algorithm Optimized RNN-LSTM Model for Remaining Useful Life Prediction of Turbofan Engine ». Electronics 10, no 3 (25 janvier 2021) : 285. http://dx.doi.org/10.3390/electronics10030285.
Texte intégralKaya, Ertuğrul, Daniele Farioli et Matteo Strano. « FEA Approach for Wear and Damage Prediction of Tools for the Progressive Die Stamping of Steel Washers ». Key Engineering Materials 926 (22 juillet 2022) : 1168–77. http://dx.doi.org/10.4028/p-15186x.
Texte intégralSresakoolchai, Jessada, et Sakdirat Kaewunruen. « Track Geometry Prediction Using Three-Dimensional Recurrent Neural Network-Based Models Cross-Functionally Co-Simulated with BIM ». Sensors 23, no 1 (30 décembre 2022) : 391. http://dx.doi.org/10.3390/s23010391.
Texte intégralMarinelli, Marina, Sergios Lambropoulos et Kleopatra Petroutsatou. « Earthmoving trucks condition level prediction using neural networks ». Journal of Quality in Maintenance Engineering 20, no 2 (6 mai 2014) : 182–92. http://dx.doi.org/10.1108/jqme-09-2012-0031.
Texte intégralFeng, Jianshe, Haoshu Cai, Zongchang Liu et Jay Lee. « A Systematic Framework for Maintenance Scheduling and Routing for Off-Shore Wind Farms by Minimizing Predictive Production Loss ». E3S Web of Conferences 233 (2021) : 01063. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202123301063.
Texte intégralPaprocka, Iwona, Wojciech M. Kempa, Krzysztof Kalinowski et Cezary Grabowik. « A Production Scheduling Model with Maintenance ». Advanced Materials Research 1036 (octobre 2014) : 885–90. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1036.885.
Texte intégralCaricato, A., A. Ficarella et L. Spada Chiodo. « Prognostic techniques for aeroengine health assessment and Remaining Useful Life estimation ». E3S Web of Conferences 312 (2021) : 11017. http://dx.doi.org/10.1051/e3sconf/202131211017.
Texte intégralGopikuttan, Lasithan Lasyam, Shouri Puthan Veettil et Rajesh Vazhayil Govindan. « Maintenance Initiation Prediction Incorporating Vibrations and System Availability ». Advances in Technology Innovation 7, no 3 (11 mars 2022) : 181–94. http://dx.doi.org/10.46604/aiti.2022.8618.
Texte intégralMilad, Abdalrhman Abrahim, Sayf A. Majeed et Nur Izzi Md Yusoff. « Comparative Study of Utilising Neural Network and Response Surface Methodology for Flexible Pavement Maintenance Treatments ». Civil Engineering Journal 6, no 10 (1 octobre 2020) : 1895–905. http://dx.doi.org/10.28991/cej-2020-03091590.
Texte intégralYeh, Chia-Hung, Min-Hui Lin, Chien-Hung Lin, Cheng-En Yu et Mei-Juan Chen. « Machine Learning for Long Cycle Maintenance Prediction of Wind Turbine ». Sensors 19, no 7 (8 avril 2019) : 1671. http://dx.doi.org/10.3390/s19071671.
Texte intégralHORII, Masafumi, et Tadashi FUKUDA. « Pavement Ice Prediction System in Winter Maintenance. » Doboku Gakkai Ronbunshu, no 669 (2001) : 243–51. http://dx.doi.org/10.2208/jscej.2001.669_243.
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