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 "Sztuczne Sieci Neuronowe" wg kryterium: Temat

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-5 z 5
    Tytuł:
    Approximation of pitching motion of S-175 containership in irregular waves on the basis of ships service parameters
    Autorzy:
    Cepowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/259629.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
    Tematy:
    aproksymacja
    właściwości morskie
    kiwania
    parametry ruchu statków
    sztuczne sieci neuronowe
    fale nieregularne
    seakeeping qualities
    pitching
    artificial neural networks
    approximation
    ship service parameters
    irregular waves
    Opis:
    This paper presents approximations of pitching motion of S-175 containership in irregular waves within the full range of ship's service parameters. It continues the research described in [1] dealing with application of artificial neural networks to predict ship's motions. Reference pitch values were calculated by means of SEAWAY software based on accurate numerical methods. Approximating function was elaborated by using the artificial neural networks.
    Źródło:
    Polish Maritime Research; 2006, 1; 22-25
    1233-2585
    Pojawia się w:
    Polish Maritime Research
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Modeling of ship seakeeping properties by descriptive variables at the preliminary design stage
    Modelowanie właściwości morskich statku za pomocą zmiennych opisowych na etapie wstępnego projektowania
    Autorzy:
    Cepowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/360175.pdf
    Data publikacji:
    2012
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    wstępne projektowanie statku
    właściwości morskie
    zalewanie pokładu
    kontenerowiec
    sztuczne sieci neuronowe
    preliminary design stage of the ship
    seakeeping properties
    shipping water
    container ship
    artificial neural networks
    Opis:
    The article describes a method of ship seakeeping characteristics modeling that are represented by descriptive variables. The research aimed at checking the possibility of using artificial neural networks for building models based on descriptive values of seakeeping properties and finally, developing design guidelines. The article reports an experiment of modeling a situation of shipping green water by a container vessel. The experiment verifies the theoretically adopted method.
    W artykule przedstawiono metodę modelowania właściwości morskich przedstawionych za pomocą zmiennych opisowych. Celem badań było sprawdzenie możliwości wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do budowania modeli bazujących na wartościach opisowych właściwości morskich i na tej podstawie opracowywanie wskazówek projektowych. W artykule przeprowadzono przykładowy eksperyment numeryczny modelowania zalewania pokładu kontenerowca, weryfikujący wstępnie przyjętą metodę.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2012, 29 (101); 21-24
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Aproksymacja kołysań bocznych kontenerowca S-175 na fali nieregularnej oparta na parametrach eksploatacyjnych statku
    Approximation of Roll Amplitudes of a S-175 Containership in Irregular Waves on the Basis of Main Service Parameters
    Autorzy:
    Cepowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/906314.pdf
    Data publikacji:
    2005
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    Inżynieria Ruchu Morskiego 2005
    właściwości morskie
    kołysania boczne
    sztuczne sieci neuronowe
    aproksymacja
    parametry eksploatacyjne
    fala nieregularna
    seakeeping
    roll
    artificial neural networks
    approximation
    service parameters
    irregular wave
    Opis:
    Przedstawiono aproksymację kołysań bocznych kontenerowca S-175 na fali nieregularnej opartą na parametrach eksploatacyjnych statku. Wartości wzorcowe kołysań bocznych obliczono dokładnymi metodami numerycznymi za pomocą programu SEAWAY. Funkcję aproksymacyjną opracowano za pomocą sztucznych sieci neuronowych i przedstawiono w postaci analitycznej. Prezentowana metodyka może pozwolić na prognozowanie rzeczywistych wartości kołysań bocznych, opartych na danych zarejestrowanych na statku.
    The paper presents approximations of roll amplitudes of a S-175 containershipoccurring in irregular waves on the basis of main service parameters. Standard values of ship's roll were determined by means of exact numerical methods by using the SEAWAY software. The relationships were elaborated by means of artificial neural networks and presented as an analytical function. The proposed approach may be used to approximate real values of roll angle amplitude on the basis of data recorded onboard the ship during its service.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2005, 6 (78); 65-75
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Application artificial neural networks for predicting wave resistance of ro-ro ferry in initial designing stage
    Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania dodatkowego oporu od fali promu ro-ro na wstępnym etapie projektowania
    Autorzy:
    Cepowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/360042.pdf
    Data publikacji:
    2011
    Wydawca:
    Akademia Morska w Szczecinie. Wydawnictwo AMSz
    Tematy:
    prom ro-ro
    sztuczne sieci neuronowe
    dodatkowy opór od fali
    aproksymacja
    parametry kształtu kadłuba
    ro-ro ferries
    artificial neural networks
    added wave resistance
    approximation
    hull shape parameters
    Opis:
    The paper presents approximations of added wave resistance useful in the early stage of designing ro-ro ferries. Reference added wave resistance values were calculated by means of SEAWAY software based on accurate numerical methods. Approximating function was elaborated by using the artificial neural networks. The model values were calculated by means of 448 ferry shape variants assuming conventional waving parameters and ferry movement parameters. Such approach permitted the replacement of the complicated numerical model with a simple analytical model based on basic hull shape parameters.
    W pracy przedstawiono aproksymacje dodatkowego oporu od fali przydatne na wstępnym etapie projektowania promów ro-ro. Wartości wzorcowe dodatkowego oporu od fali obliczono przy użyciu programu SEAWAY. Aproksymacje opracowano za pomocą sztucznych sieci neuronowych. Wartości wzorcowe obliczono dla 448 wariantów kształtu promu, przyjmując umowne parametry falowania oraz parametry ruchu promu. Takie podejście pozwoliło zastąpić skomplikowany model numeryczny prostym modelem regresyjnym, bazującym na podstawowych parametrach geometrycznych kadłuba.
    Źródło:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie; 2011, 26 (98); 10-14
    1733-8670
    2392-0378
    Pojawia się w:
    Zeszyty Naukowe Akademii Morskiej w Szczecinie
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Prediction of a newbuilding proce of the bulk carriers based on gross tonnage gt and main engine power
    Prognozowanie ceny budowy masowców na podstawie pojemności rejestrowej i mocy napędu
    Autorzy:
    Cepowska, Ż.
    Cepowski, T.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/410177.pdf
    Data publikacji:
    2017
    Wydawca:
    STE GROUP
    Tematy:
    bulk carrier
    newbuilding price
    cost estimation
    gross tonnage
    engine power
    design
    artificial neural networks
    linear regression
    approximation
    masowiec
    cena budowy
    pojemność rejestrowa
    moc napędu
    projektowanie
    sztuczne sieci neuronowe
    regresja liniowa
    aproksymacja
    Opis:
    The paper presents mathematical relationships that allow us to forecast the newbuilding price of new bulk carriers, based on data concerning vessels built in 2005-2015. The presented approximations allow us to estimate the price based on a gross tonnage capacity and a main engine power The approximations were developed using linear regression and the theory of artificial neural networks. The presented relations have practical application for estimation of bulk carrier newbuilding price needed in preliminary parametric design of the ship. It follows from the above that the use of artificial neural networks to predict the price of a bulk carrier brings more accurate solutions than linear regression.
    W publikacji przedstawiono matematyczne zależności pozwalające na prognozowanie ceny budowy masowców budowanych w latach 2005-2015. Przedstawione aproksymacje pozwalają na oszacowanie ceny w oparciu o pojemność rejestrową GT i moc napędu. Aproksymacje zostały opracowane przy wykorzystaniu regresji liniowej i teorii sztucznych sieci neuronowych. Przedstawione zależności mają praktyczne zastosowanie do szacowania ceny budowy masowca dla potrzeb wstępnego parametrycznego projektowania statku. Z badań wynika, że zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do prognozowania ceny masowca przynosi dokładniejsze rozwiązania niż wykorzystanie regresji liniowej.
    Źródło:
    Management Systems in Production Engineering; 2017, 1 (25); 42-45
    2299-0461
    Pojawia się w:
    Management Systems in Production Engineering
    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