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CORDIS - Résultats de la recherche de l’UE
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Thermoplastic Hydrogen tanks Optimised and Recyclable

CORDIS fournit des liens vers les livrables publics et les publications des projets HORIZON.

Les liens vers les livrables et les publications des projets du 7e PC, ainsi que les liens vers certains types de résultats spécifiques tels que les jeux de données et les logiciels, sont récupérés dynamiquement sur OpenAIRE .

Livrables

Annual Data Reporting 1 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Annual Data Reporting as expected by the FCH JU for technology monitoring and prospective policies input

Annual Data Reporting 2 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Annual Data Reporting as expected by the FCH JU for technology monitoring and prospective policies input

Annual Data Reprting 3 (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Annual Data Reporting as expected by the FCH JU for technology monitoring and prospective policies input

Publications

Comparison of DOFS Attachment Methods for Time-Dependent Strain Sensing (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Shaoquan Wang, Erik Sæter, Kaspar Lasn
Publié dans: Sensors, Numéro 21, 2021, Page(s) 6879, ISSN 1424-8220
Éditeur: Multidisciplinary Digital Publishing Institute (MDPI)
DOI: 10.3390/s21206879

Accurate non-linear calculation model for decoupling thermal and mechanical loading effects in the OBR measurements (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Shaoquan Wang, Kaspar Lasn
Publié dans: Optics Express, Numéro 29(2), 2021, Page(s) 1532-1544, ISSN 1094-4087
Éditeur: Optical Society of America
DOI: 10.1364/oe.410686

Integration of optical fibre sensors by material extrusion 3-D printing – The effect of bottom interlayer thickness (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Shaoquan Wang, Kaspar Lasn
Publié dans: Materials & Design, Numéro 221, 2022, Page(s) 110914, ISSN 1873-4197
Éditeur: Elsevier
DOI: 10.1016/j.matdes.2022.110914

Classification of compromised DOFS data with LSTM neural networks (s’ouvre dans une nouvelle fenêtre)

Auteurs: Valeria Usenco, Kaspar Lasn
Publié dans: Proceedings of 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering (ECCOMAS 2022), 2022, Page(s) '1-12, ISBN 9788412322286
Éditeur: Scipedia
DOI: 10.23967/eccomas.2022.063

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