Параметрическая диагностика одновального ГТД на основе нейросетевого моделирования рабочих процессов

Авторы

  • Жульен Селестин Раэриндзатуву ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет» (УГАТУ)
  • Анас Саидович Гишваров ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет» (УГАТУ)

Ключевые слова:

параметрическая диагностика; газотурбинный двигатель (ГТД); нейросетевая модель; рабочий процесс; эффективность; обучающая выборка

Аннотация

Рассматривается задача повышения эффективности параметрической диагностики одновального газотурбинного двигателя, основанная на нейросетевом моделировании его рабочих процессов. Проведен выбор типа нейросетевой диагностической модели, а также исследование влияния на эффективность диагностики состояния: количества анализируемых НС-моделей, из которых проводится выбор оптимальной диагностической модели, вида нейросетевой модели, объема обучающей выборки, количества и перечня контролируемых параметров двигателя

Биографии авторов

Жульен Селестин Раэриндзатуву, ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет» (УГАТУ)

асп. каф. АД. Дипл. инженер по тех. экспл. ЛА и АД (УГАТУ, 2013). Иссл. в обл. диагностики и прогнозирования состояния технических систем

Анас Саидович Гишваров, ФГБОУ ВО «Уфимский государственный авиационный технический университет» (УГАТУ)

зав. каф. АД, Дипл. инженер по авиационным двигателям (УАИ, 1973). Д-р техн. наук по тепл. двигателям ЛА (УАИ, 1993). Иссл. в обл. надежности, испытаний и прогнозирования состояния  технических систем

Загрузки

Опубликован

2017-15-12

Выпуск

Том 21 № 4 (78) (2017): Вестник УГАТУ

Раздел

АВИАЦИОННАЯ И РАКЕТНО-КОСМИЧЕСКАЯ ТЕХНИКА