Thermoplastic Hydrogen tanks Optimised and Recyclable

Informazioni relative al progetto

THOR

ID dell’accordo di sovvenzione: 826262

DOI

10.3030/826262

Progetto chiuso

Data della firma CE 19 Dicembre 2018

Data di avvio 1 Gennaio 2019

Data di completamento 30 Settembre 2022

Finanziato da

• SOCIETAL CHALLENGES - Smart, Green And Integrated Transport

Costo totale

€ 2 884 330,29

Contributo UE

€ 2 853 958,75

Coordinato da

FAURECIA SYSTEMES D ECHAPPEMENT SAS
France

CORDIS fornisce collegamenti ai risultati finali pubblici e alle pubblicazioni dei progetti ORIZZONTE.

I link ai risultati e alle pubblicazioni dei progetti del 7° PQ, così come i link ad alcuni tipi di risultati specifici come dataset e software, sono recuperati dinamicamente da .OpenAIRE .

Risultati finali

Websites, patent fillings, videos etc. (2)

Press release
Web Site

Documents, reports (3)

Annual Data Reporting 1

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

Annual Data Reporting 2

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

Annual Data Reprting 3

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

Pubblicazioni

Peer reviewed articles (3)

Comparison of DOFS Attachment Methods for Time-Dependent Strain Sensing

Autori: Shaoquan Wang, Erik Sæter, Kaspar Lasn
Pubblicato in: Sensors, Numero 21, 2021, Pagina/e 6879, ISSN 1424-8220
Editore: 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

Autori: Shaoquan Wang, Kaspar Lasn
Pubblicato in: Optics Express, Numero 29(2), 2021, Pagina/e 1532-1544, ISSN 1094-4087
Editore: 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

Autori: Shaoquan Wang, Kaspar Lasn
Pubblicato in: Materials & Design, Numero 221, 2022, Pagina/e 110914, ISSN 1873-4197
Editore: Elsevier
DOI: 10.1016/j.matdes.2022.110914

Conference proceedings (1)

Classification of compromised DOFS data with LSTM neural networks

Autori: Valeria Usenco, Kaspar Lasn
Pubblicato in: Proceedings of 8th European Congress on Computational Methods in Applied Sciences and Engineering (ECCOMAS 2022), 2022, Pagina/e '1-12, ISBN 9788412322286
Editore: Scipedia
DOI: 10.23967/eccomas.2022.063