Wyniki wyszukiwania - BazTech

Ograniczanie wyników

Powiadomienia systemowe

Sesja wygasła!

Znaleziono wyników: 2

Liczba wyników na stronie

Wyniki wyszukiwania

Wyszukiwano:
w słowach kluczowych: algorytm sieci neuronowych

Sortuj według:

Ogranicz wyniki do:

Ustojčivost’ bašennyh kranov ot oprokidyvaniâ pri slučajnom vozdejstvii poryvov vetra

Sorokin P., Mishin A.

TTS Technika Transportu Szynowego

2012

R. 19, nr 9

881--887, CD

В статье рассматриваются вопросы проектирования системы управления устойчивостью башенных кранов при воздействии на них ветровой нагрузки. Способ сохранения устойчивости кранов основан на использовании искусственной нейронной сети. Целью предлагаемой системы является корректировка положения стрелы крана в зависимости от порывов ветра.

The article refers to the control system stability designing of tower cranes under the influence of wind loading. The method to ensure the overturning stability is based on using of neural network algorithm. The purpose is to adjust the beam position depending on the gust loading.

Metoda identyfikacji nieciągłości wklejenia żerdzi kotwiowych w górotworze. Wykorzystanie analizy modalnej oraz algorytmów sieci neuronowych

Staniek A.

Budownictwo Górnicze i Tunelowe

2005

nr 4

45-54

W artykule przedstawiono metodę identyfikacji nieciągłości wklejenia żerdzi kotwiowych w górotworze oraz omówiono zastosowanie algorytmów sieci neuronowych jako narzędzia wspomagającego proces identyfikacji. Danymi wejściowymi w procesie uczenia sieci były wyniki teoretycznej analizy modalnej realizowanej na dostrojonym, na podstawie eksperymentu, modelu elementów skończonych (MES) wklejonej do górotworu żerdzi kotwiowej.

The article presents a method of discontinuity of setting of bolting rods in rockmass and discusses the application of neuron newtork algorithms as a back up tool for the identification process. The results of a theoretical modal analyses realised on adjusted model as the outeome of an experiment on the model of indefinite elements (IEM) of a bolting rod set in the rockmass were the input data in the porcess the network's learning.