350 руб
Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2013 г.
Статья в номере:
Вычисление параметров масляной системы авиационного газотурбинного двигателя на основе технологий нейронных сетей
Ключевые слова: масляная система ГТД контроль и диагностика алгоритм обучения нейронные сети
Авторы:
С.В. Жернаков - д.т.н., профессор, зав. кафедрой «Электроника и биомедицинские технологии», Уфимский государственный авиационный технический университет Р.Ф. Равилов - аспирант, Уфимский государственный авиационный технический университет
Аннотация:
Даны нейросетевые алгоритмы для контроля и диагностики технического состояния масляной системы авиационного газотурбинного двигателя. Рассмотрена задача комплексной оценки теплового состояния роторных подшипников ГТД в нейросетевом базисе.
Страницы: 44-48
Список источников
  1. Жернаков С.В.Идентификация характеристик ГТД на основе технологии нейронных сетей // Информационные технологии. 2010. № 3. С.39-47.
  2. Жернаков С.В., Равилов Р.Ф. Идентификация характеристик газотурбинного двигателя и его масляной системы на основе технологии нейронных сетей // Интеллектуальные системы в производстве. 2011. Т. 17. № 1. С. 91-104.
  3. Жернаков С.В., Равилов Р.Ф. Идентификация обратной многорежимной модели ГТД по параметрам его масляной системы на основе технологии нейронных сетей // Вестник ИжГТУ. Т. 51. 2011. №3.С.126-129.
  4. Жернаков С.В., Кобылев С.В. Контроль и диагностика комплексных отказов САУ ГТД с использованием рекур­рентных нейронных сетей // Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2011. № 10. С. 28-45.