InstitucionesPeriodo de publicación recogido
|
|
|
Vehicle maintenance management based on machine learning in agricultural tractor engines
Carlos Nolasco Mafla Yépez, César Fabricio Morales Bayetero, Eric Hernández Rueda, Ignacio Benavides Cevallos
DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 90, Nº. 225, 2023, págs. 22-28
Mantenimiento predictivo en tractores agrícolas: Propuesta de metodología orientada al mantenimiento conectado
Carlos Nolasco Mafla Yépez, Cristina Castejón Sisamón, Higinio Rubio Alonso
Revista iberoamericana de ingeniería mecánica, ISSN 1137-2729, Vol. 26, Nº 1, 2022, págs. 63-76
Rommel Imbaquingo Navarrete, Andrés Felipe Cevallos Gonzales, Carlos Nolasco Mafla Yépez
Ingeniería y desarrollo: revista de la División de Ingeniería de la Universidad del Norte, ISSN 0122-3461, Vol. 38, Nº. 1, 2020, págs. 212-223
Cuantificación de la opacidad en motores electrónicos diésel usando diésel y biodiésel
Carlos Nolasco Mafla Yépez, Rommel Imbaquingo Navarrete, Jorge Melo Obando, Ignacio Benavides Cevallos, Eric Hernández Rueda
Ingenius: Revista de Ciencia y Tecnología, ISSN 1390-650X, ISSN-e 1390-860X, Nº. 19, 2018 (Ejemplar dedicado a: enero - junio), págs. 102-107
Rommel Imbaquingo Navarrete, Jorge Melo Obando, Carlos Nolasco Mafla Yépez, Ignacio Benavides Cevallos
INNOVA Research Journal, ISSN-e 2477-9024, Vol. 3, Nº. 8, 2018, págs. 95-109
Carlos Nolasco Mafla Yépez, Ignacio Benavides Cevallos, Eric Hernández Rueda, Fernando Renato Ramirez Paredes
INNOVA Research Journal, ISSN-e 2477-9024, Vol. 3, Nº. 7, 2018, págs. 53-60
Carlos Nolasco Mafla Yépez, Ignacio Benavides, Paul Hernández
INNOVA Research Journal, ISSN-e 2477-9024, Vol. 2, Nº. 6, 2017, págs. 1-8
Esta página recoge referencias bibliográficas de materiales disponibles en los fondos de las Bibliotecas que participan en Dialnet. En ningún caso se trata de una página que recoja la producción bibliográfica de un autor de manera exhaustiva. Nos gustaría que los datos aparecieran de la manera más correcta posible, de manera que si detecta algún error en la información que facilitamos, puede hacernos llegar su Sugerencia / Errata.
© 2001-2024 Fundación Dialnet · Todos los derechos reservados