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Improvement of Hydrodynamic Performance of a Multiphase Pump Using Design of Experiment Techniques
Improvement of Hydrodynamic Performance of a Multiphase Pump Using Design of Experiment Techniques
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Improvement of Hydrodynamic Performance of a Multiphase Pump Using Design of Experiment Techniques

Kim, Joon-Hyung ; Lee, Him-Chan ; Kim, Jin-Hyuk ; Choi, Young-Seok ; Yoon, Joon-Yong ; Yoo, Il-Soo ; Choi, Won-Chul

Journal of fluids engineering, 2015-08, Vol.137 (8) [Periódico revisado por pares]

ASME

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2
Design of experiments and focused grid search for neural network parameter optimization
Design of experiments and focused grid search for neural network parameter optimization
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Design of experiments and focused grid search for neural network parameter optimization

Pontes, F.J. ; Amorim, G.F. ; Balestrassi, P.P. ; Paiva, A.P. ; Ferreira, J.R.

Neurocomputing (Amsterdam), 2016-04, Vol.186, p.22-34 [Periódico revisado por pares]

Elsevier B.V

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3
An effective estimation of distribution algorithm for solving the distributed permutation flow-shop scheduling problem
An effective estimation of distribution algorithm for solving the distributed permutation flow-shop scheduling problem
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An effective estimation of distribution algorithm for solving the distributed permutation flow-shop scheduling problem

Wang, Sheng-yao ; Wang, Ling ; Liu, Min ; Xu, Ye

International journal of production economics, 2013-09, Vol.145 (1), p.387-396 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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4
Optimal temperature sensor placement in buildings with buoyancy-driven natural ventilation using computational fluid dynamics and uncertainty quantification
Optimal temperature sensor placement in buildings with buoyancy-driven natural ventilation using computational fluid dynamics and uncertainty quantification
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Optimal temperature sensor placement in buildings with buoyancy-driven natural ventilation using computational fluid dynamics and uncertainty quantification

Chen, Chen ; Gorlé, Catherine

Building and environment, 2022-01, Vol.207, p.108496, Article 108496 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Elsevier Ltd

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5
LIF: A new Kriging based learning function and its application to structural reliability analysis
LIF: A new Kriging based learning function and its application to structural reliability analysis
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LIF: A new Kriging based learning function and its application to structural reliability analysis

Sun, Zhili ; Wang, Jian ; Li, Rui ; Tong, Cao

Reliability engineering & system safety, 2017-01, Vol.157, p.152-165 [Periódico revisado por pares]

Barking: Elsevier Ltd

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6
Sliced space-filling designs
Sliced space-filling designs
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Artigo 		Adicionar ao Meu Espaço

Sliced space-filling designs

QIAN, PETER Z. G. ; WU, C. F. JEFF

Biometrika, 2009-12, Vol.96 (4), p.945-956 [Periódico revisado por pares]

Oxford: Oxford University Press

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7
Performance improvement of a PEMFC with dead-end anode by using CFD-Taguchi approach
Performance improvement of a PEMFC with dead-end anode by using CFD-Taguchi approach
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Performance improvement of a PEMFC with dead-end anode by using CFD-Taguchi approach

Amadane, Yassine ; Mounir, Hamid

Journal of electroanalytical chemistry (Lausanne, Switzerland), 2022-01, Vol.904, p.115909, Article 115909 [Periódico revisado por pares]

Amsterdam: Elsevier B.V

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8
A general failure-pursuing sampling framework for surrogate-based reliability analysis
A general failure-pursuing sampling framework for surrogate-based reliability analysis
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A general failure-pursuing sampling framework for surrogate-based reliability analysis

Jiang, Chen ; Qiu, Haobo ; Yang, Zan ; Chen, Liming ; Gao, Liang ; Li, Peigen

Reliability engineering & system safety, 2019-03, Vol.183, p.47-59 [Periódico revisado por pares]

Barking: Elsevier Ltd

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9
Optimization of Multi-Fidelity Computer Experiments via the EQIE Criterion
Optimization of Multi-Fidelity Computer Experiments via the EQIE Criterion
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Optimization of Multi-Fidelity Computer Experiments via the EQIE Criterion

He, Xu ; Tuo, Rui ; Wu, C. F. Jeff

Technometrics, 2017-01, Vol.59 (1), p.58-68 [Periódico revisado por pares]

Alexandria: Taylor & Francis

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10
Prediction model of the depth of the femtosecond laser micro-milling of PMMA
Prediction model of the depth of the femtosecond laser micro-milling of PMMA
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Prediction model of the depth of the femtosecond laser micro-milling of PMMA

Volpe, Annalisa ; Trotta, Gianluca ; Krishnan, Udith ; Ancona, Antonio

Optics and laser technology, 2019-12, Vol.120, p.105713, Article 105713 [Periódico revisado por pares]

Kidlington: Elsevier Ltd

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