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 "Dawidowicz, J." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-3 z 3
    Tytuł:
    Diagnostyka doboru średnic przewodów wodociągowych za pomocą sztucznych sieci neuronowych typu MLP: przykład obliczeniowy
    Diagnostics diameter selection of water pipes by using MLP artificial neural networks: case of study
    Autorzy:
    Dawidowicz, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/402715.pdf
    Data publikacji:
    2015
    Wydawca:
    Politechnika Białostocka. Oficyna Wydawnicza Politechniki Białostockiej
    Tematy:
    system dystrybucji wody
    obliczenia hydrauliczne
    dobór średnic
    diagnostyka procesów
    sieci neuronowe
    water distribution system
    hydraulic calculations
    selection of diameters
    diagnostics processes
    neural networks
    Opis:
    Obliczenia systemów dystrybucji wody wykonywane są najczęściej wielokrotnie, gdyż po pierwszych obliczeniach z reguły nie uzyskuje się poprawnego rozwiązania z technicznego punktu widzenia. Pojawiają się różnorodne problemy, które powinny być rozpoznane i zlokalizowane. Po każdym przebiegu obliczeniowym następuje ocena wyników, korekta danych i kolejne obliczenia. Przyjmując, że obliczenia są wieloetapowym procesem mającym na celu uzyskanie właściwego rozwiązania, można mówić obliczeniach jako o procesie obliczeniowym oraz diagnostyce procesu obliczeniowego. W niniejszym artykule zamieszczono przykład obliczeniowy metody diagnostycznej, mającej na celu ocenę poprawności doboru średnic przewodów wodociągowych. Proponowana metoda opiera się na teorii diagnostyki procesów oraz modelowania neuronowego.
    Calculations of water distribution systems are the most frequently performed, because after the first calculations the correct solution, from a technical point of view, are generally not obtained. After each run the calculation takes evaluation of the results, correction of data and next calculation. Assuming that the calculation is a process to obtain the right solutions, we can talk about the process of calculation and diagnosis of the calculation. This article provides an example of calculation diagnostic method aimed at assessing the selection of diameter water pipes. The proposed method is based on the theory of diagnostic processes and neural modelling.
    Źródło:
    Budownictwo i Inżynieria Środowiska; 2015, 6, 2; 61-68
    2081-3279
    Pojawia się w:
    Budownictwo i Inżynieria Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    The Application of Artificial Neural Networks in the Assessment of Pressure Losses in Water Pipes in the Design of Water Distribution Systems
    Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do oceny strat ciśnienia w przewodach wodociągowych
    Autorzy:
    Dawidowicz, J.
    Czapczuk, A.
    Piekarski, J.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1813711.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    water distribution system
    hydraulic calculations
    pressure losses
    artificial neural networks
    system dystrybucji wody
    obliczenia hydrauliczne
    liniowe straty ciśnienia
    sztuczne sieci neuronowe
    Opis:
    The water distribution system is one of the most important elements of the water supply system, the construction of which accounts for the largest part of the costs involved, while at the same time, being the determining factor in the supply of water. Pipelines should be equipped to continue fulfilling their role for many years. In connection with the above, a very important task is the correct design and execution of hydraulic calculations. During the implementation of calculations, it is often necessary to correct data frequently, in order to obtain the correct solution. Numerous parameters are evaluated in the calculation process, including flow velocity through water supply pipelines, flow rate, pressure loss and pressure in individual, network nodes. An important parameter, often underestimated, is the level of pressure loss in the calculation sections of water pipes. This paper proposes a method for the assessment of pressure loss and for the use of artificial neural networks. For this purpose, one DH1 class, describing the correct conditions and four DH2-DH5 classes, characterising problems related to the amount of pressure losses in the water pipes, have been determined. Based on the parameters characterising the operation of the water pipe, the artificial neural network, selects one of the classes and thus indicates the occurrence of a specific problem, or gives the ‘all clear’.
    System dystrybucji wody stanowi jeden z najważniejszych elementów wodociągu, którego budowa pochłania największą część kosztów, a jednocześnie w głównej mierze decyduje o możliwościach dostawy wody. Rurociągi wodociągowe powinny spełniać swoją rolę przez wiele lat. W związku z powyższym bardzo ważnym zadaniem jest poprawne zaprojektowanie i wykonanie obliczeń hydraulicznych. Podczas realizacji obliczeń najczęściej konieczne jest wielokrotne korygowanie danych w celu uzyskania poprawnego rozwiązania. W procesie obliczeń ocenie podlega wiele parametrów, w tym prędkość przepływu przez rurociągi wodociągowe, natężenie przepływu, wysokość strat ciśnienia oraz ciśnienie w poszczególnych węzłach sieci. Istotnym parametrem, często niedocenianym, jest wysokość strat ciśnienia na odcinkach obliczeniowych przewodów wodociągowych. W niniejszej pracy zaproponowano metodę oceny strat ciśnienia a pomocą sztucznych sieci neuronowych. W tym celu zdefiniowano jedną klasę DH1 opisującą poprawne warunki oraz cztery DH2-DH5, charakteryzujące problemy związane z wysokością strat ciśnienia w przewodach wodociągowych. Sztuczna sieć neuronowa na podstawie parametrów charakteryzujących pracę przewodu wodociągowego dokonuje wyboru jednej z klas, wskazując w ten sposób na występowanie określonego problemu lub jego brak.
    Źródło:
    Rocznik Ochrona Środowiska; 2018, Tom 20, cz. 1; 292-308
    1506-218X
    Pojawia się w:
    Rocznik Ochrona Środowiska
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Assessing the Diameters of Water Pipes Using the k-Nearest Neighbours Method in the Calculations of Water Distribution Systems
    Metoda oceny średnic przewodów wodociągowych za pomocą metody k-Najbliższych Sąsiadów w obliczeniach systemów dystrybucji wody
    Autorzy:
    Dawidowicz, J.
    Kruszyński, W.
    Andraka, D.
    Czapczuk, A.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1813700.pdf
    Data publikacji:
    2018
    Wydawca:
    Politechnika Koszalińska. Wydawnictwo Uczelniane
    Tematy:
    water distribution system
    hydraulic calculations
    k-Nearest Neighbours Method
    diameters of water pipes
    system dystrybucji wody
    obliczenia hydrauliczne
    metoda k-Najbliższych Sąsiadów
    średnice rurociągów
    Opis:
    Water distribution systems provide water in cities and in rural areas. The basic element through which water reaches the consumer are the water pipes, hence their correct design is extremely important. The choice of pipe diameter requires hydraulic calculations. Computer programmes may choose diameters, but usually, it is the designer's task. This paper proposes a classifier, based on the k-Nearest Neighbours method, which, on the basis of a reliable flow, will assess the appropriateness of the diameter chosen. In the work 11961 training examples were obtained containing the input variable in the form of a nominal flow, through water supply line Qm, corresponding to the output variable DN. On the basis of the set of training examples, a model was constructed and the diameters of the water pipes were classified using the k-Nearest Neighbours method, using various neighbourhood values. The k-NN method obtained, shows a high accuracy index in the classification of the diameters of the pipes in the k = 5 neighbourhood.
    Systemy dystrybucji wody dostarczają wodę w miastach i na terenach wiejskich. Podstawowym elementem, przez który woda dociera do odbiorców są przewody wodociągowe, stąd niezwykle istotne jest ich poprawne zaprojektowanie. Dobór średnic rurociągów wymaga przeprowadzenia obliczeń hydraulicznych. Programy komputerowe mogą automatycznie dobierać średnice, ale najczęściej zadanie to należy do projektanta. Obecnie opracowuje się metody, które wspomagałyby projektantów w realizacji powyższych zadań. W niniejszej pracy zaproponowano klasyfikator oparty na metodzie k-Najbliższych Sąsiadów (k-NN), który na podstawie przepływu miarodajnego Qm będzie oceniał poprawność dobranej średnicy. W tym celu sporządzono 11961 przykładów uczących zawierających zmienną wejściową w postaci przepływu miarodajnego Qm oraz odpowiadającą mu zmienną wyjściową zdefiniowaną jako średnica nominalna DN. Na podstawie zestawu przykładów uczących skonstruowano klasyfikator za pomocą metody k-Najbliższych Sąsiadów, stosując różne wartości sąsiedztwa. Uzyskana metoda k-NN pokazuje wskaźnik wysokiej dokładności w klasyfikacji średnic rur dla wartości sąsiedztwa k = 5.
    Źródło:
    Rocznik Ochrona Środowiska; 2018, Tom 20, cz. 1; 528-537
    1506-218X
    Pojawia się w:
    Rocznik Ochrona Środowiska
    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