Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/15178
Повний запис метаданих
Поле DC | Значення | Мова |
---|---|---|
dc.contributor.author | Чигирик, Наталя Дмитрівна | - |
dc.contributor.author | Сумцов, Андрій Леонідович | - |
dc.contributor.author | Осаулко, Максим В’ячеславович | - |
dc.contributor.author | Колесник, Максим Анатолійович | - |
dc.contributor.author | Chigirik, Natalіya | - |
dc.contributor.author | Sumtsov, Andrii | - |
dc.contributor.author | Osaulko, Maxim | - |
dc.contributor.author | Kolesnik, Maxim | - |
dc.date.accessioned | 2023-05-21T04:37:06Z | - |
dc.date.available | 2023-05-21T04:37:06Z | - |
dc.date.issued | 2018 | - |
dc.identifier.citation | Чигирик Н. Д. Система діагностування технічного стану тягових електродвигунів тепловозів ЧМЕ3 з використанням штучних нейронних мереж / Н. Д. Чигирик, А. Л. Сумцов, М. В. Осаулко, М. А. Колесник // Збірник наукових праць Державного університету інфраструктури та технологій. Серія : Транспортні системи і технології. - 2018. - Вип. 32(2). - С. 41-52. | uk_UA |
dc.identifier.issn | 2617-9040 (print) | - |
dc.identifier.uri | http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/15178 | - |
dc.description.abstract | UA: Підтримка тягового рухомого складу в працездатному стані з мінімальними витратами на ремонт – мета будь-якого локомотивного депо. Сучасні прилади й обладнання дозволяють технічно організувати діагностику систем тепловоза, а програмне забезпечення штучних нейронних мереж – повне використання оперативної інформації про технічний стан систем, з висновком про необхідність постановки тепловоза в оптимальний момент часу на ремонт. | uk_UA |
dc.description.abstract | EN: The device of artificial neural networks allows to solve tasks of estimation of efficiency both for an object as a whole and for its specific functionally separated systems. The results of the work of artificial neural networks allow to determine the degree and nature of the influence of operational factors on the development of the processes of damaging the elements of the traction electric machine, as well as to determine the impact of all stages of the operation of the locomotive (work under load, run, waiting for work, etc.) for the state of its isolation, bearings, collector node and other elements. | - |
dc.publisher | Державний університет інфраструктури та технологій | uk_UA |
dc.relation.ispartofseries | Транспортні системи і технології; | - |
dc.subject | тяговий рухомий склад | uk_UA |
dc.subject | ремонт | uk_UA |
dc.subject | діагностика | uk_UA |
dc.subject | штучні нейронні мережі | uk_UA |
dc.subject | самонавчання | uk_UA |
dc.subject | traction rolling stock | uk_UA |
dc.subject | repair | uk_UA |
dc.subject | diagnostics | uk_UA |
dc.subject | artificial neural networks | uk_UA |
dc.subject | self-learning | uk_UA |
dc.title | Система діагностування технічного стану тягових електродвигунів тепловозів ЧМЕ3 з використанням штучних нейронних мереж | uk_UA |
dc.title.alternative | System for diagnosing the technical condition of traction electric motors of diesel locomotives CHME3 using artificial neural networks | uk_UA |
dc.type | Article | uk_UA |
Розташовується у зібраннях: | 2018 |
Файли цього матеріалу:
Файл | Опис | Розмір | Формат | |
---|---|---|---|---|
Chigirik.pdf | 703.98 kB | Adobe PDF | Переглянути/Відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.