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 "neural simulation" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Model procesu sortowania obiektów przy wykorzystaniu podejścia neuronowego
    Модель процесу сортування об`єктів з використанням нейропідходу
    The model of objects’ sorting process by using neuro approach
    Autorzy:
    Lotysh, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/408026.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Lubelska. Wydawnictwo Politechniki Lubelskiej
    Tematy:
    automatyczna kontrola
    sieci neuronowe
    modelowanie komputerowe
    automatic control
    neural networks
    computer simulation
    Opis:
    W artykule zaproponowane zostały imitacyjne komputerowe modele sortowania za pomocą normalnego trybu pracy oraz trybu neuronowego. Na podstawie modelu opracowano algorytm oraz otrzymane oprogramowanie, które implementuje system kontroli sortowania obiektów za pomocą wykorzystania podejścia neuronowego.
    В роботі пропонуютьcя імітаційні комп’ютерні моделі сортування зі звичайним режимом роботи та з режимом нейроуправління. На базі моделі розроблено алгоритм та отримано програмне забезпечення, яке реалізує систему управління сортуванням об`єктів з використанням нейропідходів.
    Imitational sorting computer models with ordinary operating regime and with neurooperating regime are proposed in the article. On the basis of the model the algorithm is developed and the software is received, which realizes the system of sorting operating of the objects by using neuro approaches.
    Źródło:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska; 2015, 4; 92-98
    2083-0157
    2391-6761
    Pojawia się w:
    Informatyka, Automatyka, Pomiary w Gospodarce i Ochronie Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Simulation investigation of dynamics and some operational situations of a helicopter with the use of neural networks
    Symulacyjne badania dynamiki i eksploatacji śmigłowca z zastosowaniem sieci neuronowych
    Autorzy:
    Stanisławski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/212527.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Lotnictwa
    Tematy:
    simulation investigation of dynamics
    some operational situations of a helicopter
    neural networks
    Opis:
    The work presents results of simulation investigations of dynamics of a helicopter and loads on its main (lifting) rotor, as well as some operational situations like power failure and defects of rotor blades. A package of software has been elaborated which enables the analysis of work of deformable blades. This package contains some additional procedures to construct model of atmosphere turbulence, influence of the elastic rotor support and effect of operation of the turbine power unit. Simulation programs have been used to generate data later applied for training (process of teaching) neural networks. Presented are results of functioning of neural networks in performing the following tasks: recongnizing rotor blade defects, establishing the height reserve for continuation of flight in case of partial power unit failure and assessing the magnitude of selected components of rotor blade loads.
    W pracy przedstawiono wyniki badań symulacyjnych dotyczących dynamiki śmigłowca, obciążeń wirnika nośnego, stanów lotu w przypadku awarii napędu oraz uszkodzeń łopat wirnika. Opracowano pakiet oprogramowania umożliwiający analizę pracy odkształcalnych łopat wirnika uzupełniony dodatkowymi procedurami modelującymi turbulencję atmosfery, wpływ sprężystego podparcia wirnika oraz turbinowy zespół napędowy. Programy symulacyjne użyto do generacji danych, wykorzystanych następnie do treningu sieci neuronowych. Przedstawiono wyniki działania sieci neuronowych do następujacych zadań: rozpoznawanie uszkodzeń łopat wirnika, wyznaczanie zapasu wysokości do manewru kontynuacji lotu przy częściowej awarii napedu oraz oszacowanie wielkości wybranych składowych obciążenia łopat wirnika.
    Źródło:
    Prace Instytutu Lotnictwa; 2006, 3 (186); 5-51
    0509-6669
    2300-5408
    Pojawia się w:
    Prace Instytutu Lotnictwa
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application of Neural Networks for Estimation of Paper Properties Based on Refined Pulp Properties
    Autorzy:
    Ciesielski, K
    Olejnik, K
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/232307.pdf
    Data publikacji:
    2014
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Biopolimerów i Włókien Chemicznych
    Tematy:
    pulp
    paper
    WRV
    fibre length
    fines
    strength properties
    neural networks
    simulation
    masa celulozowa
    papier
    długość włókien
    właściwości wytrzymałościowe
    sieci neuronowe
    symulacja
    Opis:
    The main objective of the work presented was to determine the possibility of the prediction of paper properties based on refined chemical pulp properties using the neural network approach. Three main parameters related to basic refining effects were used: pulp and fibre WRV, the amount of fines and the average fibre length. These parameters were used for prediction of the following paper parameters: apparent density, breaking length and tear resistance. The classical multilayer perceptron with one hidden layer was used. The number of inputs and outputs was related to that of input and output variables. The size of the hidden layer (number of hidden neurons) was determined experimentally. The Levenberg-Marquardt algorithm was used as a training method. The available dataset was divided into two groups: 90% of experimental results were applied as training data and 10% for model verification. As a result of the trials conducted, a satisfactory level of the correlation between simulation data and experimental data was obtained. Results allow to presume that the method presented could be adapted for other papermaking pulp grades as a general control system in the industrial refining process. In such a case, the accuracy of the presented method could be even higher because of the large number of data available on-line. These data could be used as in a real-time training procedure, which would significantly improve the precision of the whole system. The lack of other effective methods of paper property prediction makes the method proposed an attractive solution to the problem presented.
    Celem pracy było określenie potencjalnych możliwości przewidywania właściwości papieru na podstawie właściwości zmielonej masy papierniczej z użyciem sieci neuronowej. Jako dane wejściowe wybrano cztery, najbardziej istotne z technologicznego punktu widzenia wskaźniki, które odpowiadają trzem podstawowym efektom mielenia masy papierniczej. Były to: WRV włókien,WRV masy, średnia długość włókien i zawartość frakcji drobnej w mielonej masie papierniczej. Na tej podstawie podjęto próbę jednoczesnego przewidywania następujących właściwości papieru: gęstości pozornej, wskaźnika odporności na zerwanie i oporu przedarcia. Wykorzystano klasyczną sieć neuronową TLN wielowarstwowy perceptron z jedną warstwą ukrytą. Ilość neuronów na wejściu i wyjściu odpowiadała ilości danych wejściowych (wskaźniki efektów mielenia masy papierniczej) i wyjściowych (właściwości papieru). Wielkość warstwy ukrytej dobrano eksperymentalnie. Jako metodę treningową zastosowano metodę Levenberga-Marquardt’a. Z ogólnego zbioru danych, 90% wydzielono jako dane treningowe, zaś 10% jako zbiór testowy, służący weryfikacji procesu treningowego. W wyniku przeprowadzonych badań otrzymano zadowalający poziom zgodności wyników symulacji z danymi eksperymentalnymi. Wyniki wskazują że zaproponowana technika może być zastosowana także do innych rodzajów mas włóknistych, szczególnie, że w procesie przemysłowym liczba dostępnych wyników, które mogą posłużyć jako dane treningowe, jest znacznie większa. Wobec braku kompleksowych i sprawdzonych modeli matematycznych, zaproponowany model stanowi jedno z możliwych rozwiązań opisywanego problemu.
    Źródło:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe; 2014, 5 (107); 126-132
    1230-3666
    2300-7354
    Pojawia się w:
    Fibres & Textiles in Eastern Europe
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-3 z 3

      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