Filters
total: 85
Best results in : Research Potential Pokaż wszystkie wyniki (68)
Search results for: consumption modelling
-
Zespół ekoinżynierii i silników spalinowych
Research PotentialWysokosprawne, proekologiczne napędy i systemy konwersji energii
-
Katedra Technologii Obiektów Pływających, Systemów Jakości i Materiałoznawstwa
Research Potential* badania optymalizacyjne nowych technologii oraz rodzajów rozwiązań konstrukcyjno - technologicznych konstrukcji kadłubów okrętowych * przemysłowe prototypy urządzeń i systemy zautomatyzowanej, sterowanej komputerowo diagnozy kształtu wielkogabarytowych konstrukcji płaskich * systemy dynamicznej kontroli jakości w trakcie produkcji kadłuba okrętowego * optymalizacja konstrukcji i technologii oraz budowa prototypów modułowej serii...
-
Katedra Energoelektroniki i Maszyn Elektrycznych
Research Potential* Modelowania, projektowania i symulacji przekształtników energoelektronicznych * Sterowania i diagnostyki przekształtników energoelektronicznych * Kompatybilności elektromagnetycznej przekształtników i regulowanych napędów elektrycznych * Jakości energii elektrycznej * Modelowania, projektowania i diagnostyki maszyn elektrycznych i transformatorów * Projektowania czujników i silników piezoelektrycznych * Technik CAD i CAE dla...
Best results in : Business Offer Pokaż wszystkie wyniki (17)
Search results for: consumption modelling
-
Laboratorium Konstrukcji Oceanotechnicznych
Business OfferBadania mechaniczne, badania zmęczeniowe, badania metalograficzne, badania całych węzłów konstrukcyjnych, pomiary wytężenia rzeczywistych konstrukcji
-
Superkomputer Tryton
Business OfferObliczenia dużej skali, Wirtualna infrastruktura w chmurze (IaaS), Analiza danych (big data)
-
Laboratorium Badawcze 2-3
Business OfferObliczenia komputerowe wymagające dużych mocy obliczeniowych z wykorzystaniem oprogramowania typu: Matlab, Tomlab, Gams, Apros.
Other results Pokaż wszystkie wyniki (28)
Search results for: consumption modelling
-
Heavy duty vehicle fuel consumption modelling using artificial neural networks
PublicationIn this paper an artificial neural network (ANN) approach to modelling fuel consumption of heavy duty vehicles is presented. The proposed method uses easy accessible data collected via CAN bus of the truck. As a benchmark a conventional method, which is based on polynomial regression model, is used. The fuel consumption is measured in two different tests, performed by using a unique test bench to apply the load to the engine. Firstly,...
-
Heavy Duty Vehicle Fuel Consumption Modelling Based on Exploitation Data by Using Artificial Neural Networks
PublicationOne of the ways to improve the fuel economy of heavy duty trucks is to operate the combustion engine in its most efficient operating points. To do that, a mathematical model of the engine is required, which shows the relations between engine speed, torque and fuel consumption in transient states. In this paper, easy accessible exploitation data collected via CAN bus of the heavy duty truck were used to obtain a model of a diesel...
-
Applying artificial neural networks for modelling ship speed and fuel consumption
PublicationThis paper deals with modelling ship speed and fuel consumption using artificial neural network (ANN) techniques. These tools allowed us to develop ANN models that can be used for predicting both the fuel consumption and the travel time to the destination for commanded outputs (the ship driveline shaft speed and the propeller pitch) selected by the ship operator. In these cases, due to variable environmental conditions, making...
-
Integrated membrane bioreactors modelling: A review on new comprehensive modelling framework
PublicationIntegrated Membrane Bioreactor (MBR) models, combination of biological and physical models, have been representing powerful tools for the accomplishment of high environmental sustainability. This paper, produced by the International Water Association (IWA) Task Group on Membrane Modelling and Control, reviews the state-of-the-art, identifying gaps for future researches, and proposes a new integrated MBR modelling framework. In...
-
USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS FOR PREDICTING SHIP FUEL CONSUMPTION
PublicationIn marine vessel operations, fuel costs are major operating costs which affect the overall profitability of the maritime transport industry. The effective enhancement of using ship fuel will increase ship operation efficiency. Since ship fuel consumption depends on different factors, such as weather, cruising condition, cargo load, and engine condition, it is difficult to assess the fuel consumption pattern for various types...