Search
Abstract
Przedyskutowano problem rozpoznawania typów degradacji geometrycznej układów łopatkowych turbin parowych. Zaproponowano wybrany typ sztucznej sieci neuronowej SSN. SSN rozpoznająca typy degradacji geometrycznej wykazuje wysoką jakość wykrywania tych degradacji. Zaobserwowano też pewien potencjał do ekstrapolacji w tych typach SSN. Zastosowana SSN dobrze identyfikuje typy degradacji, zarówno dla pełnych jak i niepełnych danych pomiarowych.
Authors (2)
-
Jerzy Krzyzanowski
Cite as
Full text
full text is not available in portal
Keywords
Details
- Category:
- Conference activity
- Type:
- publikacja w wydawnictwie zbiorowym recenzowanym (także w materiałach konferencyjnych)
- Title of issue:
- [Materiały] VI Krajowa Konferencja Naukowo-Techniczna Diagnostyka Procesów Przemysłowych. Władysławowo, 15-17 września 2003 strony 397 - 402
- Language:
- Polish
- Publication year:
- 2003
- Bibliographic description:
- Głuch J., Krzyzanowski J.: Rozpoznawanie typu degradacji geometrycznej układu łopatkowego turbin parowych// [Materiały] VI Krajowa Konferencja Naukowo-Techniczna Diagnostyka Procesów Przemysłowych. Władysławowo, 15-17 września 2003/ ed. Z. Kowalczuk Gdańsk: PWNT, 2003, s.397-402
- Verified by:
- Gdańsk University of Technology
seen 100 times