Application of a neural modelling method to technical systems optimisation on example of fuel consumption minimisation in the ship propulsion system

• Autorzy: Stolcman S. , Piegat A.

Warianty tytułu

PL

Zastosowanie metody neuronowego modelowania systemów technicznych do ich optymalizacji na przykładzie minimalizacji zużycia paliwa w systemie napędowym statku

• Języki publikacji: EN

Abstrakty

EN

Machines, machine tools, propulsion systems and generally technical systems are difficult to modelling for their nonlinearities, friction, hysteresis etc. Neural networks particularly suit this aim. They solve problems being often insoluble with conventional mathematics. The paper presents a geometrical method of neural networks learning. The method enables visualisation of the learning process on a monitor screen. It facilitates and shortens the learning time in comparison with the mostly used error back propagation method. Optimisation of technical systems is much easier if we have their models at disposal. The authors show in the paper how such optimisation can be made on example of a ship propulsion system.

PL

Maszyny, obrabiarki, układy napędowe i ogólnie systemy techniczne są trudne do modelowania ze względu na występujące w nich nieliniowości, tarcie, histerezy itd. Sieci neuronowe są narzędziem szczególnie nadającym się do modelowania takich systemów. Umożliwiają one rozwiązanie takich problemów, jakich metodami matematyki konwencjonalnej często nie można w ogóle rozwiązać. W artykule przedstawiono geometryczną metodę uczenia sieci neuronowych umożliwiającą wizualizację procesu uczenia na ekranie monitora. Skraca to znacznie (i ułatwia) czas uczenia sieci w porównaniu z powszechnie stosowaną metodą wstecznej propagacji błędu. Czynnikiem ułatwiającym optymalizację złożonych systemów technicznych jest posiadanie ich modelu. W artykule na przykładzie minimalizacji zużycia paliwa i innych kryteriów działania systemu napędowego statku autorzy pokazali, jak taką optymalizację można przeprowadzić.

Słowa kluczowe

EN

modelling; optimisation; propulsion system; neural network

PL

model; optymalizacja; napęd statku; sieć neuronowa

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Poznańskiej
• Czasopismo: Archiwum Technologii Maszyn i Automatyzacji
• Rocznik: 1999
• Tom: Vol. 19, Nr 2
• Strony: 125--138
• Opis fizyczny: Bibliogr. 12 poz.

Twórcy

autor

Stolcman S.

autor

Piegat A.

• Data Bases & Banking Systems LTD., Szczecin