Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "identyfikacja silnika" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Zastosowanie metody analizy wrażliwości w badaniach identyfikacyjnych modelu silnika z turbodoładowaniem
    Application of sensitivity analysis study of identification the turbocharged engine model
    Autorzy:
    Danilecki, K.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/316712.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Instytut Naukowo-Wydawniczy "SPATIUM"
    Tematy:
    analiza wrażliwości
    identyfikacja silnika
    model silnika
    turbodoładowanie
    sensitivity analysis
    engine indentification
    engine model
    turbocharged
    Opis:
    W artykule przedstawiono podstawowe pojęcia teorii wrażliwości. Omówiono metodę analizy wrażliwości całkowitej zastosowaną do oceny istotności wielkości wejściowych w badaniach identyfikacyjnych modelu silnika. Podano przykład zastosowania metody wrażliwości do wyznaczenia funkcji modelu współczynnika napełnienia.
    In the present paper basic notations of the sensitivity analysis have been presented. A total sensitivity analysis method, basing on global regression model, has been presented. This method has been used to assess the significance of the factors in the research engine model identification. An example application of this method to determine the model sensitivity of the filling ratio.
    Źródło:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe; 2012, 13, 5; 144-149
    1509-5878
    2450-7725
    Pojawia się w:
    Autobusy : technika, eksploatacja, systemy transportowe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Próba odwzorowania modelu modalnego stanu technicznego silnika spalinowego w zastosowaniu do badań diagnostycznych
    Representation of combustion engine technical state modal model in use to diagnostic investigations
    Autorzy:
    Łukasiewicz, M.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/329096.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Towarzystwo Diagnostyki Technicznej PAN
    Tematy:
    identyfikacja stanów silnika spalinowego
    wnioskowanie diagnostyczne
    eksploatacyjna analiza modalna
    combustion engine technical states identification
    diagnostic inference
    operational modal analysis
    Opis:
    W pracy przedstawiono metodę identyfikacji stanu silnika spalinowego metodą eksploatacyjnej analizy modalnej. W wyniku analizy modalnej otrzymuje się model modalny w postaci zbioru częstości własnych, postaci drgań oraz współczynników tłumienia. Dzięki modelowemu podejściu do obiektu mechanicznego, możliwe staje się śledzenie zmian parametrów modeli wraz ze zmianami stanu badanego obiektu, a tym samym wcześniejsze im przeciwdziałanie, w istotny sposób poprawiając bezpieczeństwo pracy i niezawodność.
    The paper contains application of operational modal analysis in use of combustion engine technical state identification. As a result of modal analysis we got the modal model understood as comprises the set of free vibration frequencies, damping coefficients and free vibration forms. Thanks to the model approach to the mechanical object, we are allowed to tracking the model modification connected with technical object possible damages, and so-earlier precautions can be taken to improving the safety of work and its reliability.
    Źródło:
    Diagnostyka; 2005, 33; 111-116
    1641-6414
    2449-5220
    Pojawia się w:
    Diagnostyka
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Model for calculating compression ignition engine performance
    Model do wyznaczania parametrów pracy silnika o zapłonie samoczynnym
    Autorzy:
    Brzozowski, K.
    Nowakowski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1366019.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
    Tematy:
    compression ignition engine
    identification
    engine performance parameters
    silnik o zapłonie samoczynnym
    identyfikacja
    parametry pracy silnika
    Opis:
    Optimising the performance of an internal combustion engine requires both empirical and theoretical work. The latter involves reasoning based on results yielded by mathematical models. This paper presents a computationally efficient model of the working cycle for a compression ignition engine. The model enables analysis of the working cycle of an engine with an electronically controlled common-rail type power supply and a controlled exhaust gas recirculation system. The model’s parameters are chosen in a two-stage identification process based on the results of the experiments. The first stage of identifying the parameters requires formulating and solving an appropriate dynamic optimisation problem for multiple discrete points describing the engine’s operation. To this end a genetic algorithm is used with an additional condition controlling the quality of the solution. Artificial neural networks are used for the second stage of identification. The paper shows an example of using the model to assess the influence of the kinetic combustion phase, which results from the way in which the injection process proceeds on the course of the working cycle. The accuracy of calculations with respect to basic parameters characterising the working cycle is also discussed.
    Doskonalenie parametrów pracy silnika spalinowego poprzez odpowiednie sterowanie cyklem roboczym wymaga stosowania zarówno prac o charakterze doświadczalnym jak i obliczeniowym. W tym drugim przypadku podstawą wnioskowania są wyniki uzyskiwane z modeli matematycznych. Artykuł przedstawia efektywny obliczeniowo model cyklu roboczego silnika o zapłonie samoczynnym. Model umożliwia analizę cyklu roboczego silnika z elektronicznie sterowanym układem zasilania typu common-rail oraz układem sterowanej recyrkulacji spalin. Parametry modelu dobrano w dwuetapowym procesie identyfikacji bazującym na wynikach badań stanowiskowych. Pierwszy etap identyfikacji parametrów wymagał sformułowania i rozwiązania odpowiedniego zadania optymalizacji dynamicznej dla wielu dyskretnych punktów pracy silnika. W tym celu zastosowano algorytm genetyczny z dodatkowym warunkiem kontroli jakości rozwiązania. W drugim etapie identyfikacji do uogólnienia wyników wykorzystano sztuczne sieci neuronowe. W pracy przedstawiono przykład zastosowania modelu w ocenie udziału fazy spalania kinetycznego wynikającej z realizacji przebiegu procesu wtrysku na przebieg cyklu roboczego oraz przedstawiono dokładność obliczeń w odniesieniu do podstawowych parametrów charakteryzujących cykl roboczy.
    Źródło:
    Eksploatacja i Niezawodność; 2014, 16, 3; 407-414
    1507-2711
    Pojawia się w:
    Eksploatacja i Niezawodność
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The identification method of the coal mill motor power model with the use of machine learning techniques
    Autorzy:
    Łabęda-Grudziak, Zofia Magdalena
    Lipiński, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2090698.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    coal mill motor power
    nonlinear model identification
    machine learning
    additive regression models
    process monitoring
    moc silnika młyna węglowego
    identyfikacja modelu nieliniowa
    nauczanie maszynowe
    model regresji addytywny
    monitorowanie procesu
    Opis:
    The article presents an identification method of the model of the ball-and-race coal mill motor power signal with the use of machine learning techniques. The stages of preparing training data for model parameters identification purposes are described, as well as these aimed at verifying the quality of the evaluated model. In order to meet the tasks of machine learning, additive regression model was applied. Identification of the additive model parameters was performed on the basis of iterative backfitting algorithm combined with nonparametric estimation techniques. The proposed models have predictive nature and are aimed at simulation of the motor power signal of a coal mill during its regular operation, startup and shutdown. A comparative analysis has been performed of the models structured differently in terms of identification quality and sensitivity to the existence of an exemplary disturbance in the form of overhangs in the coal bunker. Tests carried out on the basis of real measuring data registered in the Polish power unit with a capacity of 200 MW confirm the effectiveness of the method.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; e135842, 1--9
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The identification method of the coal mill motor power model with the use of machine learning techniques
    Autorzy:
    Łabęda-Grudziak, Zofia Magdalena
    Lipiński, Mariusz
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2086819.pdf
    Data publikacji:
    2021
    Wydawca:
    Polska Akademia Nauk. Czytelnia Czasopism PAN
    Tematy:
    coal mill motor power
    nonlinear model identification
    machine learning
    additive regression models
    process monitoring
    moc silnika młyna węglowego
    nieliniowa identyfikacja modelu
    nauczanie maszynowe
    model regresji addytywny
    monitorowanie procesu
    Opis:
    The article presents an identification method of the model of the ball-and-race coal mill motor power signal with the use of machine learning techniques. The stages of preparing training data for model parameters identification purposes are described, as well as these aimed at verifying the quality of the evaluated model. In order to meet the tasks of machine learning, additive regression model was applied. Identification of the additive model parameters was performed on the basis of iterative backfitting algorithm combined with nonparametric estimation techniques. The proposed models have predictive nature and are aimed at simulation of the motor power signal of a coal mill during its regular operation, startup and shutdown. A comparative analysis has been performed of the models structured differently in terms of identification quality and sensitivity to the existence of an exemplary disturbance in the form of overhangs in the coal bunker. Tests carried out on the basis of real measuring data registered in the Polish power unit with a capacity of 200 MW confirm the effectiveness of the method.
    Źródło:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences; 2021, 69, 1; art. no. e135842, 1--9
    0239-7528
    Pojawia się w:
    Bulletin of the Polish Academy of Sciences. Technical Sciences
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-5 z 5

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies