Отрывок: Аналогичная работа [6] в своём решением также использует ДФМ в связке с СНН, решая задачу идентификации тяжести повреждения лопатки, во много опираясь на опыт [5]. Существенным является то, что предложенный метод уже способен диагностировать сразу две трещины и их локализации одновременно, что невозможно для традиционных методов на основе BTT, не для традиционных методов машинного обучения,...
Название : | Перспективы использования машинного обучения в решении задач диагностики состояния лопаток турбин турбоагрегатов |
Авторы/Редакторы : | Данилин А. И. Малахов Д. С. Чернявский А. Ж. |
Дата публикации : | 2023 |
Библиографическое описание : | Данилин, А. И. Перспективы использования машинного обучения в решении задач диагностики состояния лопаток турбин турбоагрегатов / А. И. Данилин, Д. С. Малахов, А. Ж. Чернявский // Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций : материалы Всерос. науч.-техн. конф. (г.Самара, 25-28 апр. 2023 г.) / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; под. ред. А. И. Данилина. - Самара : Артель, 2023. - С. 70-72. |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\535578 |
Ключевые слова: | лопатки турбин машинное обучение искусственные нейронные сети дискретно-фазовый метод (ДФМ) ДФМ-методы диагностика состояния лопаток состояние лопаток турбин турбины турбоагрегатов турбоагрегаты |
Располагается в коллекциях: | Актуальные проблемы радиоэлектроники и телекоммуникаций |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-903943-19-7_2023-70-72.pdf | 208.94 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.