Informacja

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

Wyszukujesz frazę "engine components" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Problems of modelling toxic compounds emitted by a marine internal combustion engine for the evaluation of its structure parameters
Problemy modelowania emisji związków toksycznych okrętowego silnika spalinowego dla oceny jego parametrów struktury
Autorzy:
Rudnicki, J.
Zadrąg, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/134191.pdf
Data publikacji:
2015
Wydawca:
Polskie Towarzystwo Naukowe Silników Spalinowych
Tematy:
engine exhaust components
marine engines
engine diagnostics
składniki spalin silnika
silniki okrętowe
diagnostyka silników
Opis:
The paper presents the possibility of using an analytical study of the engine exhaust ignition to evaluate the technical condition of the selected components. Software tools available for the analysis of experimental data commonly use multiple regression model that allows the study of the effects and iterations between model input quantities and one output variable. The use of multi-equation models gives a lot of freedom in the analysis of the measurement results, as it allows the simultaneous analysis of multiple effects and iterations of output variables. It can also be used as a tool for the preparation of experimental material for other advanced diagnostic tools, such as models using neural networks, which allow, in contrast to multi-equation models, the recognition of the state with the number of classes of more than two-class, thus enabling diagnostic reasoning. Assuming that there is a strong correlation and unambiguous nature of the changes in the concentrations of toxic compounds analyzed in the course of the experiment can be seen as symptoms of the technical condition of the engine and with the known values of the output signals (including concentrations of toxic compounds) and their estimates, the values of residuals can be determined, which may indicate the type of damage. The authors show the advantages of using these analytical tools on the example of research conducted on the engine test bench.
W artykule przedstawiono możliwość wykorzystania wyników badań składu spalin silnika z zapłonem samoczynnym do oceny stanu technicznego jego wybranych podzespołów. Dostępne programy narzędziowe służące do analizy danych eksperymentalnych powszechnie wykorzystują model regresji wielokrotnej, który umożliwia badanie efektów i interacji pomiędzy wielkościami wejściowymi modelu a jedną zmienną wyjściową. Zastosowanie modeli wielorównaniowych daje wiele możliwości podczas analizy wyników pomiarowych, gdyż umożliwia jednoczesną analizę efektów i interacji wielu zmiennych wyjściowych. Może być również wykorzystywane jako narzędzie do przygotowania materiału doświadczalnego dla innych zaawansowanych narzędzi diagnostycznych, takich jak modele wykorzystujące sieci neuronowe, które pozwalają, w przeciwieństwie do modeli wielorównaniowych, na rozpoznanie stanu przy liczbie klas większej niż dwuklasowa, umożliwiając tym samym wnioskowanie diagnostyczne. Przy założeniu bowiem, że istnieje silna korelacja oraz jednoznaczny charakter zmian stężeń analizowanych związków toksycznych w trakcie prowadzonego eksperymentu można traktować jako symptomy stanu technicznego silnika a przy znanych wartościach sygnałów wyjściowych (między innymi stężeń związków toksycznych) oraz ich estymat można wyznaczyć wartości residuów, które mogą wskazywać na rodzaj uszkodzenia. Autorzy w pracy przedstawiają zalety stosowania powyższych narzędzi analitycznych na przykładzie badań przeprowadzonych na stanowisku silnika badawczego.
Źródło:
Combustion Engines; 2015, 54, 3; 432-441
2300-9896
2658-1442
Pojawia się w:
Combustion Engines
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Technical state assessment of charge exchange system of self-ignition engine, based on the exhaust gas composition testing
Autorzy:
Rudnicki, J.
Zadrąg, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/258598.pdf
Data publikacji:
2017
Wydawca:
Politechnika Gdańska. Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa
Tematy:
diagnostic model
self-ignition engine
exhaust gas components
artificial neural networks
Opis:
This paper presents possible use of results of exhaust gas composition testing of self - ignition engine for technical state assessment of its charge exchange system under assumption that there is strong correlation between considered structure parameters and output signals in the form of concentration of toxic compounds (ZT) as well as unambiguous character of their changes. Concentration of the analyzed ZT may be hence considered to be symptoms of engine technical state. At given values of the signals and their estimates it is also possible to determine values of residues which may indicate a type of failure. Available tool programs aimed at analysis of experimental data commonly make use of multiple regression model which allows to investigate effects and interaction between model input quantities and one output variable. Application of multi-equation models provides great freedom during analysis of measurement data as it makes it possible to simultaneously analyze effects and interaction of many output variables. It may be also implemented as a tool for preparation of experimental material for other advanced diagnostic tools such as neural networks which , in contrast to multi-equation models, make it possible to recognize a state at multistate classification and - in consequence – to do diagnostic inference. Here , these authors present merits of application of the above mentioned analytical tools on the example of tests conducted on an experimental engine test stand.
Źródło:
Polish Maritime Research; 2017, S 1; 203-212
1233-2585
Pojawia się w:
Polish Maritime Research
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-2 z 2

    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