Filters
total: 128
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (101)
Search results for: TURBINE STAGE SHROUDS
-
Zespół Mechaniki Płynów i Maszyn Przepływowych
Research PotentialTurbiny parowe, gazowe, powietrzne, wodne; sprężarki, pompy, mechanika płynów
-
Katedra Automatyki i Energetyki
Research PotentialMikroprocesorowe urządzenia pomiarowo-rejestrujące i systemy monitorowania wykorzystujące technologie sieciowe, systemy sterowania urządzeniami i procesami technologicznymi. Systemy sterowania w obiektach energetyki odnawialnej, skupionych i rozproszonych. Modelowanie i symulacja obiektów dynamicznych, procesów oraz systemów sterowania i kontroli; projektowanie interfejsów operatorskich. Systemy elektroenergetyczne i automatyki...
-
Katedra Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki
Research PotentialW Katedrze Elektrotechniki, Systemów Sterowania i Informatyki prowadzone są badania w tematyce podstaw elektrotechniki, zaawansowanych systemów sterowania, prototypowania dedykowanych rozwiązań sprzętowych w FPGA. Prowadzone badania skupiają się również na wykorzystaniu zaawansowanych technik analizy komputerowej w systemach sterowania oraz elektrotechniki.
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (27)
Search results for: TURBINE STAGE SHROUDS
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
-
Laboratorium Wysokich Napięć
Business OfferBadania układów probierczych i pomiarowych stosowanych w technice wysokiego napięcia
-
Laboratorium Diagnostyki Silników i Sprężarek Tłokowych
Business OfferIdentyfikacja stanu technicznego głównych układów funkcjonalnych silników spalinowych i sprężarek w oparciu o wyniki badań diagnostycznych.
Other results Pokaż wszystkie wyniki (1439)
Search results for: TURBINE STAGE SHROUDS
-
Neural Modelling of Steam Turbine Control Stage
PublicationThe paper describes possibility of steam turbine control stage neural model creation. It is of great importance because wider application of green energy causes severe conditions for control of energy generation systems operation Results of chosen steam turbine of 200 MW power measurements are applied as an example showing way of neural model creation. They serve as training and testing data of such neural model. Relatively simple...
-
Kinetic analysis of the stage for a high speed steam turbine
PublicationThis article analyzes possibilites of resonances within a control stage for a high speed steam turbine. This stage hase been based on assembling of a single blade to a rotating disk and increasing of rigidity of the system by using of a bandage. In the analysis will be nd a possiblity of resonance frequency, and mistuning by showing safety working ranges. The calculations have bean used the3D modal and harmonic analysis by the...
-
On the internal efficiency of a turbine stage: classical and CFD definitions
PublicationAlmost entire fleet of steam turbines in Poland was designed between 1950 – 1980 with the use of the so-called zero dimensional (0D) calculation tools. For several years, design and modernization of the turbines occur in assistance with the state of the art methods that describe working fluid flow field based on 3D models and CFD codes. This cooperation between 0D and 3D codes requires exchange of overall, integral information...
-
Turbine stage design aided by artificial intelligence methods
PublicationZaproponowano ogólny, wydajny system wspomagania projektowania palisad , stopni i grupy stopni turbinowych. Zastosowane algorytmy wykorzystują algorytmy genetyczne, sieci neuronowe i obliczenia równoległe. Uzyskane rozwiązania projektowe są wysoko zoptymalizowane pod względem sprawności, a czas ich uzyskania jest o kilka rzędów wielkości mniejszy, niż przy zastosowaniu obliczeń CFD.
-
OBTAINING FLUID FLOW PATTERN FOR TURBINE STAGE WITH NEURAL MODEL.
PublicationIn the paper possibility of applying neural model to obtaining patterns of proper operation for fluid flow in turbine stage for fluid-flow diagnostics is discussed. Main differences between Computational Fluid Dynamics (CFD) solvers and neural model is given, also limitations and advantages of both are considered. Time of calculations of both methods was given, also possibilities of shortening that time with preserving the accuracy...