Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/15178
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorЧигирик, Наталя Дмитрівна-
dc.contributor.authorСумцов, Андрій Леонідович-
dc.contributor.authorОсаулко, Максим В’ячеславович-
dc.contributor.authorКолесник, Максим Анатолійович-
dc.contributor.authorChigirik, Natalіya-
dc.contributor.authorSumtsov, Andrii-
dc.contributor.authorOsaulko, Maxim-
dc.contributor.authorKolesnik, Maxim-
dc.date.accessioned2023-05-21T04:37:06Z-
dc.date.available2023-05-21T04:37:06Z-
dc.date.issued2018-
dc.identifier.citationЧигирик 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.issn2617-9040 (print)-
dc.identifier.urihttp://lib.kart.edu.ua/handle/123456789/15178-
dc.description.abstractUA: 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.abstractEN: 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.publisherДержавний університет інфраструктури та технологійuk_UA
dc.relation.ispartofseriesТранспортні системи і технології;-
dc.subjectтяговий рухомий складuk_UA
dc.subjectремонтuk_UA
dc.subjectдіагностикаuk_UA
dc.subjectштучні нейронні мережіuk_UA
dc.subjectсамонавчанняuk_UA
dc.subjecttraction rolling stockuk_UA
dc.subjectrepairuk_UA
dc.subjectdiagnosticsuk_UA
dc.subjectartificial neural networksuk_UA
dc.subjectself-learninguk_UA
dc.titleСистема діагностування технічного стану тягових електродвигунів тепловозів ЧМЕ3 з використанням штучних нейронних мережuk_UA
dc.title.alternativeSystem for diagnosing the technical condition of traction electric motors of diesel locomotives CHME3 using artificial neural networksuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Розташовується у зібраннях:2018

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Chigirik.pdf703.98 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.