Probabilistic-based combined high and low cycle fatigue assessment for turbine blades using a substructure-based kriging surrogate model - Mines Paris Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Aerospace Science and Technology Année : 2020

Probabilistic-based combined high and low cycle fatigue assessment for turbine blades using a substructure-based kriging surrogate model

Hai-Feng Gao
  • Fonction : Auteur
Anjenq Wang
  • Fonction : Auteur
Guang-Chen Bai
  • Fonction : Auteur
Cheng-Wei Fei
  • Fonction : Auteur
Fichier non déposé

Dates et versions

hal-03137185 , version 1 (10-02-2021)

Identifiants

Citer

Hai-Feng Gao, Enrico Zio, Anjenq Wang, Guang-Chen Bai, Cheng-Wei Fei. Probabilistic-based combined high and low cycle fatigue assessment for turbine blades using a substructure-based kriging surrogate model. Aerospace Science and Technology, 2020, 104, pp.105957. ⟨10.1016/j.ast.2020.105957⟩. ⟨hal-03137185⟩
20 Consultations
0 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More