Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: https://er.nau.edu.ua/handle/NAU/38320
Название: Method of formulating input parameters of neural network for diagnosing gas-turbine engines
Авторы: Kulyk, Mykola
Dmitriev, Sergiy
Yakushenko, Oleksandr
Popov, Oleksandr
Ключевые слова: gas-turbine engine
air-gas path
mathematical model of operational process
neural network
Дата публикации: мая-2013
Издательство: Aviation. Taylor&Francis
Серия/номер: 17(2) 2013;
Краткий осмотр (реферат): A method of obtaining test and training data sets has been developed. 弻ese sets are intended for train- ing a static neural network to recognise individual and double defects in the air-gas path units of a gas-turbine engine. 弻ese data are obtained by using operational process parameters of the air-gas path of a bypass turbofan engine. 弻e method allows sets that can project some changes in the technical conditions of a gas-turbine engine to be received, taking into account errors that occur in the measurement of the gas-dynamic parameters of the air-gas path. 弻e op- eration of the engine in a wide range of modes should also be taken into account
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): http://er.nau.edu.ua/handle/NAU/38320
ISSN: 1648-7788
Располагается в коллекциях:Наукові статті кафедри авіаційних двигунів (НОВА)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
3580-Article Text-7837-1-10-20180702.pdf2.33 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.