An Efficient Deep Learning Prognostic Model for Remaining Useful Life Estimation of High Speed CNC Milling Machine Cutters DOI Creative Commons

Hamdy K. Elminir,

Mohamed A. El-Brawany,

Dina A. Ibrahim

и другие.

Results in Engineering, Год журнала: 2024, Номер 24, С. 103420 - 103420

Опубликована: Ноя. 16, 2024

Язык: Английский

Paradigm Shift for Predictive Maintenance and Condition Monitoring from Industry 4.0 to Industry 5.0: A Systematic Review, Challenges and Case Study DOI Creative Commons

Aitzaz Ahmed Murtaza,

Amina Saher,

Muhammad Hamza Zafar

и другие.

Results in Engineering, Год журнала: 2024, Номер unknown, С. 102935 - 102935

Опубликована: Сен. 1, 2024

Язык: Английский

Процитировано

23
A review of Bayesian-filtering-based techniques in RUL prediction for Lithium-Ion batteries DOI
May Htet Htet Khine, Cheong Kim, Nattapol Aunsri

и другие.

Journal of Energy Storage, Год журнала: 2025, Номер 111, С. 115371 - 115371

Опубликована: Янв. 18, 2025

Язык: Английский

Процитировано

1
An Efficient Deep Learning Prognostic Model for Remaining Useful Life Estimation of High Speed CNC Milling Machine Cutters DOI Creative Commons

Hamdy K. Elminir,

Mohamed A. El-Brawany,

Dina A. Ibrahim

и другие.

Results in Engineering, Год журнала: 2024, Номер 24, С. 103420 - 103420

Опубликована: Ноя. 16, 2024

Язык: Английский

Процитировано

3