Отрывок: Полученный набор данных для 23 турбин использован для создания полносвязной нейронной сети. Количество скрытых слоев равно 3, количество нейронов в слоях равно 100, модель потерь – абсолютное среднее значение ошибки, ошибка вычислялась как разность рассчитанного и истинного значения. 46 Входными данными являлись следующие параметры: степень повы...
Название : | Создание модели проточной части турбины применением машинного обучения |
Авторы/Редакторы : | Волков А. А. |
Дата публикации : | 2022 |
Библиографическое описание : | Волков, А. А. Создание модели проточной части турбины применением машинного обучения = Creating a model of the turbine meridional contour using machine learning / А. А. Волков // Всероссийский научно-технический форум по двигателям и энергетическим установкам имени Н. Д. Кузнецова, посвященный 110-летию ПАО «ОДК-КУЗНЕЦОВ» : материалы докл., 05 – 07 окт. 2022 г. / Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) [и др.] ; [редкол.: Е. В. Шахматов, А. И. Ермаков ; техн. ред. В. Г. Смелов]. - Самара, 2022. - С. 45-46. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : | http://repo.ssau.ru/handle/Vserossiiskii-nauchnotehnicheskii-forum/Sozdanie-modeli-protochnoi-chasti-turbiny-primeneniem-mashinnogo-obucheniya-101739 |
Другие идентификаторы : | RU\НТБ СГАУ\525244 |
Ключевые слова: | проектирование проточная часть обучение моделей нейросетей нейронные сети машинное обучение кросс-валидация данных neural network turbine meridional contour machine learning турбины |
Располагается в коллекциях: | Всероссийский научно-технический форум по двигателям |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
978-5-7883-1841-7_2022-45-46.pdf | 300.8 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать полное описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.