2021
Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/52264
Переглянути
2 результатів
Результати пошуку
Документ Методика оцінки ресурсу енергетичного обладнання металургійних цехів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Важинський, Антон Іванович; Жуков, Станіслав ФедоровичПрогнозування займає центральне місце в управлінні виробництвом та інфраструктурою. Розробка нових методів визначення залишкового ресурсу устаткування єважливимзавданням, спрямованим напідвищення ефективності використання промислових електротехнічних комплексів. Вирішення завдання достовірного визначення стану енергетичного обладнання в гірничо-металургійному комплексі дозволяє перейти від застарілої системи планово-попереджувальних ремонтів до обслуговування за станом агрегату. Складні технічні системи характеризуються складними нелінійними взаємодіями між складовими їх елементами, складними сценаріями причинно-наслідкових зв’язків між небезпечними, імовірнісними подіями та процесами, що відбуваються під час експлуатаціїцих систем. Як наслідок, розробляються методи та інструменти для оцінки механізмів зносу та управління ними у галузях з високим рівнем ризику. У статті наведено результати, пов’язані з розробкою методики оцінки залишкового ресурсу промислового обладнання.Документ Розробка та застосування технології нейронних мереж для діагностики технічного стану автотракторних двигунів(Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2021) Молодан, Андрій Олександрович; Дубінін, Євген Олександрович; Потапов, Микола Миколайович; Тарасов, Юрій Володимирович; Полтавський, Микола ВолодимировичВ роботі запропоновано використання нейромережевої технології для вирішення задач діагностування технічного стану автотракторного двигуна, яка дозволяє працювати як з реальними даними, отриманими для індивідуального і еталонного (середньостатистичного) автотракторного двигуна, так і з даними, обчисленими за допомогою його математичної моделі, на підставі порівняння яких можна приймати обґрунтовані рішення про характер і місце розташування того чи іншого дефекту. Це дозволяє підвищити функціональну стабільність колісної машини і поліпшити роботу її інтелектуальних бортових систем.