| Title: | Использование искусственного интеллекта при предварительном проектировании камер сгорания газотурбинных двигателей и энергетических установок: проблемы и перспективы |
| Authors: | Чечет И. В. Матвеев С. Г. |
| Keywords: | проектирование камер сгорания машинное обучение использование искусственного интеллекта газотурбинные двигатели use of artificial intelligence machine learning gas turbine engines combustion chamber design |
| Issue Date: | 2025 |
| Citation: | Чечет, И. В. Использование искусственного интеллекта при предварительном проектировании камер сгорания газотурбинных двигателей и энергетических установок: проблемы и перспективы = Application of artificial intelligence in the preliminary design of combustion chambers for gas turbine engines and power plants: challenges and prospects / И. В. Чечет, С. Г. Матвеев // Перспективы развития двигателестроения : материалы междунар. науч.-техн. конф. им. Н. Д. Кузнецова (18–20 июня 2025 г.) / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; редкол.: Е. В. Шахматов, А. И. Ермаков. - Самара : Изд-во Самар. ун-та, 2025. - С. 635-636. |
| Abstract: | This work analyzes the challenges and prospects of using artificial intelligence (AI) in the preliminary design of combustion chambers for gas turbine engines and power plants. While AI offers significant potential to enhance design accuracy, speed, and automation by processing large data volumes and modeling complex physical processes, its implementation faces technical and methodological difficulties. These include limitations of current AI models, integration issues with traditional engineering tools, and data quality problems. Despite these challenges, AI can improve efficiency, reduce costs, and support sustainable development in energy systems by optimizing combustion chamber design at early stages. |
| URI: | http://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/43260 |
| Appears in Collections: | Перспективы развития двигателестроения |
Files in This Item:
| File | Size | Format | |
|---|---|---|---|
| 978-5-7883-2191-2_2025-635-636.pdf | 252.56 kB | Adobe PDF | View/Open |
Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.