研究论文
Digital twin-driven structure safety monitoring method for revolving floating cranes based on multi-fidelity surrogate models
Xiaobang Wang, Hao Wang, Shuo Wang, Jialin Jiang, Bing Liang, Zhijie Liu
Dalian Maritime University
来源Marine Structures
年份2025
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摘要与影响
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逐年被引趋势
210
226
关键指标
2
被引次数 · OpenAlex
0.76
领域内被引倍数
同类平均 = 1
同类平均 = 1
前 30%
引用位次
同领域 · 同年份 · 同类型
同领域 · 同年份 · 同类型
24
参考文献
Google Scholar 与 OpenAlex 的被引统计范围不同，数值存在差异属正常。
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学术脉络
学科主题
工程Machine Fault Diagnosis Techniques
Advanced machining processes and optimization · Digital Transformation in Industry
参考文献 24
Engineering Design via Surrogate Modelling: A Practical Guide
被引 1,719Andy J. Keane, Alexander I. J. Forrester, András Sóbester · 2008
On Latin hypercube sampling
被引 639Wei‐Liem Loh · The Annals of Statistics · 1996
Metamodel-based collaborative optimization framework
被引 89Parviz Mohammad Zadeh, VASSILI V. TOROPOV, Alastair S. Wood · Structural and Multidisciplinary Optimization · 2008
此处列出前 3 条
引用本文 2
A neural-network multiphysics digital-twin prototype for interfacial slip monitoring in coated subsea pipelines
被引 0Ettore Barbieri · Marine Structures · 2026
Research on Data-Driven Intelligent Monitoring and Prediction System for Fatigue Damage in Metallurgical Cranes
被引 0Li Chen, Xu Zhang, Keqin Ding · SAE technical papers on CD-ROM/SAE technical paper series · 2026
按被引量排序，此处列出前 3 条