Data-Driven Remaining Useful Life Prognosis Techniques: Stochastic Models, Methods and Applications - Springer Series in Reliability Engineering - Xiao-Sheng Si - Grāmatas - Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm - 9783662540282 - 2017. gada 9. februāris
Ja vāks un nosaukums nesakrīt, pareizs ir nosaukums

Data-Driven Remaining Useful Life Prognosis Techniques: Stochastic Models, Methods and Applications - Springer Series in Reliability Engineering 1st ed. 2017 edition

Cena
€ 209,49

Pasūtīts no attālās noliktavas

Paredzamā piegāde . gada 20. aug. - . gada 3. sept.
Saņemiet paziņojumus par jauniem Xiao-Sheng Si izdevumiem
Pievienot savam iMusic vēlmju sarakstam

Not rated yet

This book introduces data-driven remaining useful life prognosis techniques, and shows how to utilize the condition monitoring data to predict the remaining useful life of stochastic degrading systems and to schedule maintenance and logistics plans.


430 pages, 20 black & white illustrations, 84 colour illustrations, biography

Mediji Grāmatas     Hardcover Book   (Grāmata ar cieto muguriņu un vāku)
Izlaists 2017. gada 9. februāris
ISBN13 9783662540282
Izdevēji Springer-Verlag Berlin and Heidelberg Gm
Lapas 430
Izmēri 155 × 235 × 25 mm   ·   802 g
Valoda Franču  

Vairāk no tā paša izdevēja