Modelowanie neuronowe niepewności pomiarowych siłowni turboparowych

Kierownik projektu: Natalia Szewczuk-Krypa

Politechnika Gdańska

Wydział Inżynierii Mechanicznej i Okrętownictwa

Gdańsk

Data otwarcia: 2017-02-09

Streszczenie projektu

Zadanie badawcze w ramach projektu obliczeniowego będzie dotyczyło realizowanej pracy doktorskiej. Tematyką rozprawy doktorskiej jest modelowanie neuronowe niepewności pomiarowych siłowni turboparowych. Celem pracy doktorskiej jest stworzenie modelu neuronowego siłowni kondensacyjnej przydatnego do diagnostyki cieplno-przepływowej. Model ten dzięki algorytmom logiki rozmytej będzie w stanie uwzględnić niepewności pomiarowe parametrów niezbędnych do poprawnej diagnostyki bloku.
Ostatecznie dąży się do stworzenia szybkiej, efektywnej i uniwersalnej metody diagnostycznej bloku siłowni turboparowej opartej o sztuczne sieci neuronowe oraz algorytmy logiki rozmytej.

Publikacje

  1. N. Szewczuk Krypa, Klasyfikator rozmyty użyteczny we wstępnym doborze profili łopatkowych turbin parowych, Przegląd Mechaniczny 9, (2018) 25-27


← Powrót do spisu projektów

CONTACT

Our consultants help future and novice users of specialized software installed on High Performance Computers (KDM) at the TASK IT Center.

Contact for High Performance Computers, software / licenses, computing grants, reports:

kdm@task.gda.pl

Administrators reply to e-mails on working days between 8:00 am – 3:00 pm.