Детальная информация
Раэриндзатуву, Жульен Селестин. Выбор параметров нейросетевого моделирования рабочих процессов при решении задачи диагностики состояния ВГТД = Increasing the efficiency of parametric diagnostics of the state of an auxiliary gas turbine engine (TGTD) based on neural network modeling / Ж. С. Раэриндзатуву, А. С. Гишваров. — (Технические науки). // Молодежный Вестник УГАТУ. – 2018. – № 1. — С. 112-119 — <URL:http://journal.ugatu.ac.ru/index.php/mvu/article/view/316/127>.
Дата создания записи
27.06.2018
Тематика
Транспорт; Реактивные двигатели; двигатели; параметрическая диагностика; нейросетевые диагностические модели; функция активации; многослойный персептрон; вспомогательные газотурбинные двигатели; ВГТД; искусственные нейронные сети
Коллекции
Рассматривается задача повышения эффективности параметрической диагностики состояния вспомогательного газотурбинного двигателя (ВГТД), основанная на нейросетевом моделировании рабочего процесса.
Количество обращений: 181
За последние 30 дней: 181
