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 "Jakubowski, Roman." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-7 z 7
    Tytuł:
    The importance of structural and practical unidentifiability in modeling and testing of agricultural machinery. Identifiability testing of aggregate model parameters tractor baler-wrapper
    Znaczenie nieidentyfikowalności strukturalnej i praktycznej w modelowaniu i badaniach maszyn rolniczych. Badanie identyfikowalności parametrów modelu agregatu ciągnik-prasoowijarka
    Autorzy:
    Kromulski, Jacek
    Szczepaniak, Jan
    Mac, Jarosław
    Wojciechowski, Jacek
    Zawada, Michał
    Szulc, Tomasz
    Rogacki, Roman
    Jakubowski, Łukasz
    Aleksandrowicz, Roman
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/1333638.pdf
    Data publikacji:
    2021-06-30
    Wydawca:
    Sieć Badawcza Łukasiewicz - Przemysłowy Instytut Maszyn Rolniczych
    Tematy:
    dynamic modelling
    identifiability
    parameter identification
    agricultural machine
    modelowanie dynamiczne
    identyfikowalność
    identyfikacja parametrów
    maszyna rolnicza
    Opis:
    New methods of parametric identification are presented in particular tests of identifiability and non-identifiability of model parameters. A definition of the concept of identifiability of model parameters is presented. Methods for testing identifiability using Laplace transform using similarity transformation and using symbolic calculations are described. Available software for testing model identifiability is presented. These are programs for symbolic calculations (MAPLE MATHEMATICA) operating in the form of web applications and in the form of tools for the Matlab environment. The method of introducing the model to the computational environment in the form ordinary differential equations (ODE) is presented. Examples of calculations identifiability of parameters of the complex model of the tractor-single-axle agricultural machine e.g. a baler-wrapper are included.
    Przedstawiono nowe metody prowadzenia identyfikacji parametrycznej w szczególności badania identyfikowalności oraz nieidentyfikowalności parametrów modelu. Przedstawiono definicję pojęcia identyfikowalności parametrów modelu. Opisano metody badania identyfikowalności za pomocą transformacji Laplace'a z zastosowaniem transformacji podobieństwa oraz za pomocą obliczeń symbolicznych. Przedstawiono dostępne oprogramowanie do badania identyfikowalności modelu. Są to programy do obliczeń symbolicznych (MAPLE MATHEMATICA) działające w formie aplikacji sieciowych oraz w postaci przyborników do środowiska Matlab. Przedstawiono sposób wprowadzenia modelu do środowiska obliczeniowego w postaci równań różniczkowych zwyczajnych. Zamieszczono przykładowe wyniki obliczeń identyfikowalności parametrów złożonego modelu układu ciągnik-jednoosiowa maszyna rolnicza, np. prasoowijarka.
    Źródło:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering; 2021, 66, 1; 4-9
    1642-686X
    2719-423X
    Pojawia się w:
    Journal of Research and Applications in Agricultural Engineering
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    AI-based method of vortex core tracking as an alternative for Lambda2
    Autorzy:
    Majchrzak, Maciej
    Jakubowski, Mateusz
    Starosta, Roman
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/2146608.pdf
    Data publikacji:
    2020
    Wydawca:
    Politechnika Poznańska. Instytut Mechaniki Stosowanej
    Tematy:
    vortex core tracking
    Lambda2
    AI
    neural network
    rdzeń wiru
    sieć neuronowa
    Opis:
    The paper presents a new method of vortex core detection developed for use in CFD simulation result analysis. Apart from the conventional approach involving vector algebra, mainly the Lambda2 method, it focuses on the identification of certain features in a graphic representation of the velocity field. It is done by generating a series of slices of the said field in the postprocessing software and training a Convolutional Neural Network (AI) to recognize vortex cores. The neural network can be integrated into a simple python program and used to quickly identify vortex cores on a large number of images and translate their locations to coordinates of a CFD model for visualisation.
    Źródło:
    Vibrations in Physical Systems; 2020, 31, 3; art. no. 2020319
    0860-6897
    Pojawia się w:
    Vibrations in Physical Systems
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-7 z 7

      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