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A new combination of conditional environmental distributions
Applied ocean research, 2018-04, Vol.73, p.17-26
2018
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Fatigue reliability assessment of offshore wind turbines with stochastic availability
Reliability engineering & system safety, 2019-11, Vol.191, p.106550, Article 106550
2019
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Long-term fatigue damage sensitivity to wave directionality in extra-large monopile foundations
Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers. Part M, Journal of engineering for the maritime environment, 2018-02, Vol.232 (1), p.37-49
2018
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Hydro-Elastic Contributions to Fatigue Damage on a Large Monopile
Energy procedia, 2016-01, Vol.94, p.102-114
2016
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Extreme response estimation of offshore wind turbines with an extended contour-line method
Journal of physics. Conference series, 2018-10, Vol.1104 (1), p.12031
2018
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Impact of model uncertainties on the fatigue reliability of offshore wind turbines
Marine structures, 2019-03, Vol.64, p.174-185
2019
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Comparison of numerical response predictions for a bottom-fixed offshore wind turbine
Energy procedia, 2017, Vol.137, p.89-99
2017
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Dynamic amplification of drag dominated structures in irregular seas
OCEANS 2015 - MTS/IEEE Washington, 2015, p.1-9
2015
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Enhancing wind field resolution in complex terrain through a knowledge-driven machine learning approach
Engineering applications of artificial intelligence, 2024-11, Vol.137, p.109167, Article 109167
2024
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Reduced Order Model for Control Applications in Offshore Wind TurbinesThis work has been carried out at the Centre for Autonomous Marine Operations and Systems at the Norwegian University of Science and Technology (NTNU AMOS). The Norwegian Research Council is acknowledged as the main sponsor of NTNU AMOS. This work was supported by the Research Council of Norway through the Centres of Excellence funding scheme, Project number 223254 - NTNU AMOS
IFAC-PapersOnLine, 2016, Vol.49 (23), p.386-393
2016
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