Razrabotka nejrosetevyh portretov funkcionirovania nasosnyh agregatov zidkostnyh raketnyh dvigatelej

• Autorzy: Valuhov S. , Bulygin U. , Kretinin A.

Warianty tytułu

EN

The development of a neuronet portraits functioning of pump aggregates of liquid rocket engines summary

• Konferencja: Międzynarodowa Konferencja Naukowo-Techniczna Hermotechnika, Niezawodność Dynamiczna i Bezpieczeństwo Ekologiczne Pomp i Kompresorów HERVICON 2008 (12 ; 09-12.09.2008 ; Kielce-Przemyśl, Polska)
• Języki publikacji: RU

Abstrakty

EN

We show the possibility of using neural network computer architecture in constructing simulation models for operation of liquid rocket engine assemblies. We present a neural network model of a pump assembly of the liquid rocket engine and describe the principle of its application for the computer-aided analysis of fire test results.

Słowa kluczowe

EN

neural networks; LRE; modeling

• Wydawca: Wydawnictwo Politechniki Świętokrzyskiej
• Czasopismo: Zeszyty Naukowe Politechniki Świętokrzyskiej. Nauki Techniczne
• Rocznik: 2008
• Tom: Z. 10, Vol. 2
• Strony: 343--349
• Opis fizyczny: Bibliogr. 7 poz., wzory

Twórcy

autor

Valuhov S.

autor

Bulygin U.

autor

Kretinin A.

• Voronezskij gosudarstvennyj tehniceskij universitet, Moskovskij pr., 14, 394026, g. Voronez, Rossia

Bibliografia

• 1. Основы расчета и теории жидкостных ракетных двигателей / А.П.Васильев, В.М.Кудрявцев, В.А.Кузнецов и др.; Под ред. В.М.Кудрявцева. - М.: Высш. Шк., 1993.
• 2. Нейронные сети. STATISTICA NEURAL NETWORKS. Пер. с англ.- М.: Горячая линия - Телеком. 2000. - 182 с.
• 3. Valyuhov S.G., Bulygin Yu.A., Kretinin A.V.: Intelligent Algorithm for Forecasting of Optimum Neurons Quantity in Perceptron with One Hidden Layer. Proceedings of 2008 International Joint Conference on Neural Networks, to be published, presented at WCCI 2008, Hong Kong.
• 4. Кретинин А.В.: Разработка нейросетевых портретов функционирования агрегатов жидкостных реактивных двигателей для автоматизированного анализа результатов испытаний. Автоматизация и современные технологии. 2004 No 9. С.24-30.
• 5. Жернаков С.В. Идентификация параметров авиационного двигателя на основе нейронных сетей. Информационные технологии, No 12, 2003. С. 31-39.
• 6. Рачук В.С., Баринштейн Б.М.: Математическое моделирование жидкостных ракетных двигателей в КБХА. Научно-технический юбилейный сборник. КБ химавтоматики - ИПФ «Воронеж», 2001. С. 156-161.
• 7. Копков Г.А., Орлов В.А., Рачук В.С., Титков Н.Е.: Выбор проектноконструкторских решений на основе анализа признаков критичности элементов конструкций. Научно-технический юбилейный сборник. КБ химавтоматики - ИПФ «Воронеж», 2001. С. 176-184.