| Autor: |
Sergiy Tsybulnik, Sergiy Rupich, Nadiia Bouraou |
| Rok vydání: |
2018 |
| Předmět: |
|
| Zdroj: |
Scientific journal of the Ternopil national technical university. 88:135-144 |
| ISSN: |
2522-4433 |
| DOI: |
10.33108/visnyk_tntu2017.04.135 |
| Popis: |
Досліджено ефективність вирішення завдань інтелектуалізації багатоканальних систем моніторингу технічного стану складних просторових об’єктів зі зварними з’єднаннями – резервуарів з екологічнонебезпечними речовинами. На основі моніторингових моделей об’єкта обґрунтовано та розроблено підсистему візуалізації для відображення та прогнозування характеристик напружено-деформованого стану, просторового положення та вібраційного стану. Для багатокласового розпізнавання технічного стану резервуару при появі та розвитку багатоосередкових пошкоджень обґрунтовано використання класифікатора на основі ймовірнісної нейронної мережі. Сформовано навчальні й тестові множини вхідних багатовимірних векторів діагностичних ознак, виконано навчання класифікатора та багатокласове розпізнавання стану у випадку деградації конструкції. Встановлено залежності показника ефективності класифікатора від параметра впливу мережі для різних порядків значень діагностичних ознак. |
| Databáze: |
OpenAIRE |
| Externí odkaz: |
|
