NAU Harvester System
GAS TURBINE ENGINES DIAGNOSING WITH NEURAL NETWORK DATA FOR STATIC NETWORK TRAINING
Конференції Національного Авіаційного Університету
View Archive Info| Field | Value | |
| Title |
GAS TURBINE ENGINES DIAGNOSING WITH NEURAL NETWORK DATA FOR STATIC NETWORK TRAINING
|
|
| Creator |
O. S. Yakushenko; National Aviation University, Ukraine, Kyiv O. V. Popov; National Aviation University, Ukraine, Kyiv K. V. Doroshenko; National Aviation University, Ukraine, Kyiv Y. Y. Tereshchenko; National Aviation University, Ukraine, Kyiv V. E. Miltsov; National Aviation University, Ukraine, Kyiv P. O. Vlasenko; National Aviation University, Ukraine, Kyiv |
|
| Subject |
—
629.735.083.004.58:004.801.3(045) |
|
| Description |
The problem of preparation of data for neural networks training to recognition of a technical state of gas turbine engines is considered. These data consist of train and test sets. These data are received as result of mathematical simulation of engine operation process. They should include registered parameters of engine operation process, represent wide range of modes and exploitation conditions, enclose measurement errors of these parameters.
|
|
| Publisher |
AVIATION IN THE XXI-st CENTURY 2018
Всесвітній конгрес "Авіація у XXI столітті" |
|
| Contributor |
—
|
|
| Date |
2018-04-23 15:19:15
|
|
| Type |
Прорецензированные тезисы
|
|
| Identifier |
http://conference.nau.edu.ua/index.php/Congress/Congress2014/paper/view/4837
|
|
| Source |
Всесвітній конгрес "Авіація у XXI столітті"; AVIATION IN THE XXI-ST CENTURY 2014
|
|
| Language |
en
|
|
| Rights |
Authors who submit to this conference agree to the following terms: a) Authors retain copyright over their work, while allowing the conference to place this unpublished work under a Creative Commons Attribution License, which allows others to freely access, use, and share the work, with an acknowledgement of the work's authorship and its initial presentation at this conference. b) Authors are able to waive the terms of the CC license and enter into separate, additional contractual arrangements for the non-exclusive distribution and subsequent publication of this work (e.g., publish a revised version in a journal, post it to an institutional repository or publish it in a book), with an acknowledgement of its initial presentation at this conference. c) In addition, authors are encouraged to post and share their work online (e.g., in institutional repositories or on their website) at any point before and after the conference. Авторы, которые подают материал на эту конференцию соглашаются со следующими условиями: a) Авторы сохраняют авторское право на свою работу, позволяя конференции разместить эту ранее неопубликованную работу в рамках Creative Commons Attribution License , которая позволяет другим свободно иметь доступ, использовать, и делиться работой, с признанием авторства этой работы и ее начального представления на этой конференции. b) Авторы могут отказаться от условий лицензии CC и заключить отдельные, дополнительные договоренности, не исключающие распространение и последующую публикацию этой работу (например, публикация пересмотренного варианта в журнале, отправка его в институтском репозитории или публикация в книге), с признанием ее первоначальной презентации на этой конференции. c) Кроме того, авторам рекомендуется разместить свои работы на сайте (например, в институтском репозитории или на их сайте) в любой момент до и после конференции. |
|