Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Artificial neural networks" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Application of cepstrum and spectrum histograms of vibration engine body for setting up the clearance model of the piston-cylinder assembly for RBF neural classifier
Wykorzystanie histogramów widma i cepstrum drgań korpusu silnika do budowy wzorców luzu w układzie tłok-cylinder dla klasyfikatora neuronowego RBF
Autorzy:
Czech, P.
Madej, H.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1366311.pdf
Data publikacji:
2011
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
diagnostyka
silniki spalinowe
sieci neuronowe
diagnostics
combustion engines
artificial neural networks
Opis:
W artykule przedstawiono próbę oceny zużycia złożenia tłok-cylinder za pomocą sygnału drgań rejestrowanego na kadłubie silnika ZI. Obiektem badań był czterocylindrowy silnik spalinowy o pojemności 1,1 dm3. Diagnozowanie silnika spalinowego metodami drganiowymi jest szczególnie utrudniona ze względu na występowanie wielu źródeł drgań, co jest przyczyną wzajemnego zakłócania symptomów uszkodzeń. Diagnozowanie uszkodzeń silników metodami wibroakustycznymi jest trudne także ze względu na konieczność analizy sygnałów niestacjonarnych i impulsowych. W procesie diagnozowania stosuje się różne sposoby selekcji sygnału użytecznego. Zmiany stanu technicznego silnika wywołane wczesnymi fazami jego zużycia są trudne do wykrycia ze względu na maskowania usterek mechanicznych przez adaptacyjne układy sterowania silnika. Z przeprowadzonych badań wynika, że istnieje możliwość wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do oceny luzu w układzie tłok-cylinder.
The paper presents an attempt to evaluate the wear of piston-cylinder assembly with the aid of vibration signal recorded on spark ignition (SI) engine body. The subject of the study was a four-cylinder combustion engine 1.1 dm3. Diagnosing combustion engines with vibration methods is specifically difficult due to the presence of multiple sources of vibration interfering with the symptoms of damages. Diagnosing engines with vibro-accoustic methods is difficult also due to the necessity to analyse non-stationary and transient signals. Various methods for selection of usable signal are utilised in the diagnosing process. Changes of the engine technical condition resulting from early stages of wear are difficult to detect for the effect of mechanical defect masking by adaptive engine control systems. According to the studies carried out, it is possible to utilise artificial neural networks for the evaluation of the clearance in piston-cylinder assembly.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2011, 4; 15-20
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Operational quality measures of vehicles applied for the transport services evaluation using artificial neural networks
Eksploatacyjne miary jakości pojazdów w zastosowaniu do oceny usług transportowych z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych
Autorzy:
Świderski, A.
Jóźwiak, A.
Jachimowski, R.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/1365314.pdf
Data publikacji:
2018
Wydawca:
Polska Akademia Nauk. Polskie Naukowo-Techniczne Towarzystwo Eksploatacyjne PAN
Tematy:
vehicle operation
evaluation of transport services
quality measures
artificial neural networks
eksploatacja pojazdów
ocena usług transportowych
miary jakości
sztuczne sieci neuronowe
Opis:
Operational vehicle quality measures are an important element used to evaluate the performance of transport services. In practice, there are many methods involved in the operational evaluation of vehicles. They are characterized in this article. Artificial Intelligence methods, especially artificial neural networks, can also be successfully used for this purpose, and especially when deciding on quality assessment processes for machines, including motor vehicles. The use of methods to support decision-making based on facts is extremely important for the credibility and objectivity of the evaluation. These methods can also be used in relation to the use of vehicles in the assessment of transport services. The article presents the method of using artificial neural networks for the operational evaluation of vehicles used in freight transport services. The basis for the verification of the method was an experimental research carried out at a company making dairy products, cooperating with transport companies, supplying products for the production process. The results obtained from the operation of vehicles from the studied companies have confirmed, at the probability level of 99%, high efficiency of the proposed method in evaluating transport services using operational vehicle quality measures.
Eksploatacyjne miary jakości pojazdów są istotnym elementem wykorzystywanym do oceny realizacji usług transportowych. W praktyce mamy do czynienia z wieloma metodami związanymi z eksploatacyjną oceną pojazdów. Scharakteryzowano je w artykule. Metody sztucznej inteligencji, a zwłaszcza sztuczne sieci neuronowe, również mogą być z powodzeniem wykorzystane do tego celu, a zwłaszcza przy podejmowaniu decyzji w procesach oceny jakości maszyn, w tym pojazdów samochodowych. Zastosowanie metod, które pozwalają wspomagać proces decyzyjny na podstawie faktów jest niezmiernie istotne z punktu widzenia wiarygodności i obiektywności oceny. Metody te mogą być również wykorzystane w odniesieniu do eksploatacji pojazdów w zastosowaniu do oceny usług transportowych. W artykule przedstawiono metodę wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do eksploatacyjnej oceny pojazdów wykorzystywanych w usługach transportowych towarów. Podstawę weryfikacji metody stanowiły badania eksperymentalne przeprowadzone w przedsiębiorstwie produkującym produkty mleczarskie, współpracującym z firmami transportowymi, dostarczającymi wyroby do produkcji. Uzyskane wyniki potwierdziły z 99-procentowym prawdopodobieństwem wysoką skuteczność proponowanej metody w dokonywaniu oceny usług transportowych z wykorzystaniem eksploatacyjnych miar jakości pojazdów.
Źródło:
Eksploatacja i Niezawodność; 2018, 20, 2; 292-299
1507-2711
Pojawia się w:
Eksploatacja i Niezawodność
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