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¥ 16.0
首先，我要向在大学期间与我共度时光的所有同事表示敬意，特别是 Ana Mar'ıa、Alberto 和 Para'ıso。我在马德里的第一天遇到了她，后来又遇到了其他人，但他们在我最后几年的不同阶段都发挥了重要作用。如果没有他们的关注和无条件的支持，这条漫长的道路会更加艰难。我还要感谢 Cristina 的考虑，因为如果没有她的建议，这篇论文的题目会有所不同。显然，我不能忽视我一生中家人的鼓励。他们对我决定的支持一直是不可否认的。我所取得的成就几乎都归功于你们和你们的教育，因此这篇论文很大一部分是你们的功劳。我也很幸运和自豪能与航空航天飞行器系的 Crist'obal 和 ' Alvaro 一起工作。他们将我和我的同学带入了研究领域，并激发了我们在工程领域的创造潜力。我也非常感谢他们分享了他们在预测、估计或神经网络等领域的大量知识。最后但并非最不重要的是，我必须对 GAMESA 公司及其所有员工表示感谢，感谢他们在该项目开发期间的接待、帮助和建议。特别要感谢 Enrique，他的技术援助和支持对于与风力涡轮机行为相关的几个方面至关重要。此外，他还负责本报告的修订，他的意见丰富了本文并使其更加连贯和易于理解。当然，我忘记了很多值得在这页小纸片上占据大篇幅的人。遗憾的是，我必须结束这篇文章，因为这份报告必须在几个小时内送到复印店。对于那些出现在这里的人和那些应该出现在这里的人：谢谢。
根据标准信号统计估计风力涡轮机疲劳载荷
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