Wykaz publikacji wybranego autora

Marek Iwaniec, dr hab. inż., prof. AGH

profesor nadzwyczajny

Wydział Elektrotechniki, Automatyki, Informatyki i Inżynierii Biomedycznej
WEAIiIB-kbib, Katedra Biocybernetyki i Inżynierii Biomedycznej


  • 2020

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria biomedyczna


  • 2018

    [dyscyplina 1] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria mechaniczna

    [dyscyplina 2] dziedzina nauk inżynieryjno-technicznych / inżynieria biomedyczna (25%)


[poprzednia klasyfikacja] obszar nauk technicznych / dziedzina nauk technicznych / mechanika


Identyfikatory Autora Informacje o Autorze w systemach zewnętrznych

ORCID: 0000-0002-1224-4753 połącz konto z ORCID

ResearcherID: brak

Scopus: 11141500800

PBN: 5e709209878c28a04738ef01

OPI Nauka Polska

System Informacyjny AGH (SkOs)




1
  • Application of machine learning to classify wear level of multi-piston displacement pump / Marek IWANIEC, Jerzy STOJEK // Vibrations in Physical Systems = Drgania w Układach Fizycznych ; ISSN 0860-6897. — 2019 vol. 30 no. 2 art. no. 2019222, s. 1-14. — Bibliogr. s. 14, Abstr.. — tekst: http://vibsys.put.poznan.pl/_journal/2019-30-2/articles/vibsys_2019222.pdf

  • keywords: diagnostics, vibrations, machine learning, signal analysis, multi-piston pump

    cyfrowy identyfikator dokumentu:

2
3
  • Identification of technical condition of the overhead power line supporting structureIdentyfikacja stanu technicznego konstrukcji wsporczej napowietrznej linii elektroenergetycznej / Krystian SZOPA, Marek IWANIEC, Joanna IWANIEC // Eksploatacja i Niezawodność = Maintenance and Reliability / Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne ; ISSN 1507-2711. — 2019 vol. 21 no. 1, s. 115–124. — Bibliogr. s. 123. — Wersja polska {http://www.ein.org.pl/sites/default/files/2019-01-13p.pdf}. — tekst: http://www.ein.org.pl/sites/default/files/2019-01-13.pdf

  • słowa kluczowe: metoda elementów skończonych, analiza modalna, diagnostyka techniczna

    keywords: finite element method, modal analysis, technical diagnostics

    cyfrowy identyfikator dokumentu: 10.17531/ein.2019.1.13

4