Použití umělých neuronových sítí pro nalezení poškozených částí turbínového motoru

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00010669%3A_____%2F07%3A%230000691" target="_blank" >RIV/00010669:_____/07:#0000691 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Application of Artificial Neural Networks for Searching of Faulty Components of Turbine Engine

Popis výsledku v původním jazyce

Artificial neural networks can be used for gas turbine module fault isolation. An advantage of neural network is its ability to calculate in a relatively short time the degradation from its symptoms, while its disadvantage is the need for train.

Název v anglickém jazyce

Application of Artificial Neural Networks for Searching of Faulty Components of Turbine Engine

Popis výsledku anglicky

Artificial neural networks can be used for gas turbine module fault isolation. An advantage of neural network is its ability to calculate in a relatively short time the degradation from its symptoms, while its disadvantage is the need for train.

Druh

J_x - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

CEP obor

JT - Pohon, motory a paliva

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/1M0501" target="_blank" >1M0501: Centrum leteckého a kosmického výzkumu</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2007

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Czech Aerospace Proceedings / Letecký zpravodaj

ISSN

1211-877X

e-ISSN

—

Svazek periodika

2007

Číslo periodika v rámci svazku

3

Stát vydavatele periodika

CZ - Česká republika

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

10-14

Kód UT WoS článku

—

EID výsledku v databázi Scopus

—