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 | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
3580-Article Text-7837-1-10-20180702.pdf | 2.33 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.