Informacja

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

Wyszukujesz frazę "Jeżyk, A." wg kryterium: Autor


Wyświetlanie 1-2 z 2
Tytuł:
Design of the small induction motors by means of dedicated expert system
Projektowanie małych silników indukcyjnych z wykorzystaniem dedykowanego systemu ekspertowego
Autorzy:
Dems, M.
Wiak, S.
Jeżyk, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/159194.pdf
Data publikacji:
2009
Wydawca:
Sieć Badawcza Łukasiewicz - Instytut Elektrotechniki
Tematy:
silnik indukcyjny
system ekspertowy
projektowanie silników elektrycznych
induction motor
expert system
electrical motor design
Opis:
The paper describes the architecture of dedicated expert system building with using declarative and also algorithmic language programming. In first case was utilized pc-shell environment and in second - Delphi 2005.NET. This expert system is dedicated to designing of the small induction motors. In the proposed expert system, the database of knowledge was created. For the codification of knowledge simple rules, complex rules, frames and neural networks were used.
W pracy przedstawiono strukturę systemu ekspertowego wspomagającego projektowanie małych silników indukcyjnych. Proponowany system ekspertowy został opracowany w środowisku programowania w logice pc-shell, natomiast interfejs użytkownika wykonano w środowisku Delphi 2005.NET. Proces projektowania silnika składa się z dwóch kroków. W pierwszym kroku na podstawie katalogowych danych znamionowych silnika, takich jak: moc znamionowa, napięcie znamionowe, układ połączeń uzwojenia stojana, sprawność, współczynnik mocy oraz wznios osi wału, wykonywane są obliczenia wstępne, w wyniku których wyznaczany jest zbiór danych *.dat zawierający główne wymiary obwodu magnetycznego silnika, liczbę oraz kształty i wymiary żłobków stojana i wirnika oraz parametry uzwojenia stojana (rodzaj uzwojenia, liczba zwojów szeregowych, gałęzi i drutów równoległych, rodzaj i średnica drutu nawojowego). Głównymi ograniczeniami na tym etapie projektowania są maksymalne wartości indukcji magnetycznej w szczelinie powietrznej oraz w poszczególnych elementach obwodu magnetycznego, a także maksymalne wartości gęstości prądu w uzwojeniach stojana i wirnika. Ponadto, w opracowywanych regułach brane są również pod uwagę ograniczenia technologiczne, np. minimalna, możliwa do wykonania szerokość zęba stojana lub wirnika, maksymalny współczynnik zapełnienia żłobka stojana, itp. Wygenerowany przez system ekspertowy zbiór *.dat staje się zbiorem danych wejściowych do programu obliczeń elektromagnetycznych małych silników indukcyjnych STAT v. 4, w wyniku których otrzymujemy zbiór wyników *.res. Zbiór ten jest następnie analizowany przez system ekspertowy pod kątem zgodności danych wynikowych z danymi wejściowymi i w przypadku nie spełnienia narzuconych tolerancji system ekspertowy dokonuje niezbędnych korekt, po czym obliczenia powtarzane są samoczynnie, aż do uzyskania zadawalających wyników. Wykorzystywana w systemie ekspertowym baza reguł i baza wiedzy korzysta z różnych metod kodyfikacji wiedzy, w postaci reguł prostych, reguł złożonych, ramek oraz wielowarstwowej sieci neuronowej.
Źródło:
Prace Instytutu Elektrotechniki; 2009, 240; 261-268
0032-6216
Pojawia się w:
Prace Instytutu Elektrotechniki
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
Krótkoterminowe prognozowanie zużycia energii elektrycznej z wykorzystaniem sztucznej sieci neuronowej
Short term forecasting of electricity consumption by using an artificial neural network
Autorzy:
Jeżyk, T.
Tomczewski, A.
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/376242.pdf
Data publikacji:
2014
Wydawca:
Politechnika Poznańska. Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
Tematy:
sieci neuronowe
prognoza krótkoterminowa
środowisko MATLAB
Opis:
W artykule przedstawiono zagadnienie wykorzystania sztucznej sieci neuronowej do rozwiązania zadania krótkoterminowego prognozowania zużycia energii elektrycznej. Bazując na archiwalnych danych pomiarowych mocy chwilowych odbiornika (centrum handlowe) sieć neuronową typu NAR poddano procesowi nauki, a następnie wykorzystano do wyznaczenia krótkoterminowej prognozy poboru energii elektrycznej. Model zaproponowanej sieci opracowano w środowisku MATLAB. Do oceny jakości uzyskanych prognoz zaproponowano użycie błędów: procentowego względnego błędu prognozy oraz błędu procentowego MAPE (ang. Mean Average Percent Error). Zamieszczono wyniki przykładowych obliczeń oraz porównanie z danymi pomiarowymi.
The article presents the problem of the use of artificial neural network to solve the task of short term forecasting of electricity consumption. Based on archival data of instantaneous power measurement of load(shopping center), the neural network of NAR type was learned and then used to determine short term forecast of electricity consumption. Proposed network model was developed in MATLAB environment. To evaluate the quality of the forecasts, the error usage was proposed: percentage of forecast error and the relative percentage error MAPE (Mean Average Percent called Error). The results of sample calculations and comparison with measurement data was presented.
Źródło:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering; 2014, 79; 121-130
1897-0737
Pojawia się w:
Poznan University of Technology Academic Journals. Electrical Engineering
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