Modelirowanie gazoturbinnyh dwigatelej na osnowe dannyh - Asgari, Hamid
13,99 €
inkl. MwSt.

Versandfertig in 6-10 Tagen
payback
7 °P sammeln
  • Broschiertes Buch

V nastoqschee wremq gazoturbinnye dwigateli (GTD) shiroko ispol'zuütsq w reaktiwnyh dwigatelqh, neftepromyslowyh platformah, älektrostanciqh, neftepererabatywaüschih, neftehimicheskih zawodah i gazowyh stanciqh dlq wyrabotki älektroänergii. Odnoj iz luchshih strategij dlq proizwodstwa GTD s bolee wysokoj äffektiwnost'ü, dolgowechnost'ü i nadezhnost'ü qwlqetsq ispol'zowanie metodow modelirowaniq i imitacii. K nastoqschemu wremeni w oblasti modelirowaniq GTD na osnowe dannyh prowedeny znachitel'nye issledowaniq, kazhdoe iz kotoryh imeet swoi preimuschestwa i ogranicheniq. Rezul'taty ätih rabot…mehr

Andere Kunden interessierten sich auch für
Produktbeschreibung
V nastoqschee wremq gazoturbinnye dwigateli (GTD) shiroko ispol'zuütsq w reaktiwnyh dwigatelqh, neftepromyslowyh platformah, älektrostanciqh, neftepererabatywaüschih, neftehimicheskih zawodah i gazowyh stanciqh dlq wyrabotki älektroänergii. Odnoj iz luchshih strategij dlq proizwodstwa GTD s bolee wysokoj äffektiwnost'ü, dolgowechnost'ü i nadezhnost'ü qwlqetsq ispol'zowanie metodow modelirowaniq i imitacii. K nastoqschemu wremeni w oblasti modelirowaniq GTD na osnowe dannyh prowedeny znachitel'nye issledowaniq, kazhdoe iz kotoryh imeet swoi preimuschestwa i ogranicheniq. Rezul'taty ätih rabot okazali znachitel'noe wliqnie na optimizaciü i snizhenie zatrat na proektirowanie i proizwodstwennye processy, a takzhe na uluchshenie monitoringa sostoqniq, äxpluatacii, diagnostiki neisprawnostej i planirowaniq tehnicheskogo obsluzhiwaniq ätih sistem. V ätoj knige issleduütsq i srawniwaütsq nowye linejnye i nelinejnye modeli gazoturbinnyh dwigatelej, osnowannye na dannyh. Linejnye modeli sostoqt iz modelej Ridge, Lasso i Multi-Task Elastic-Net, kotorye postroeny na osnowe linejnyh regressij. Nelinejnaq model' sistemy sozdaetsq i prowerqetsq s pomosch'ü rekurrentnyh nejronnyh setej (RNS). Pokazano, chto poluchennaq model' RNN mozhet byt' nadezhno primenena dlq prognozirowaniq proizwoditel'nosti dwigatelq putem otslezhiwaniq izmenenij whodow sistemy.
Autorenporträt
HAMID ASGARI ha conseguito il dottorato di ricerca in Ingegneria meccanica presso l'Università di Canterbury (UC) in Nuova Zelanda. Ha lavorato come ricercatore in centri di ricerca internazionali. Le sue competenze di ricerca riguardano l'analisi dei dati, l'apprendimento automatico, l'apprendimento profondo, la dinamica dei sistemi e la "modellazione, simulazione e controllo" dei sistemi industriali.