Czasopismo | PRZEGLĄD MECHANICZNY | Rocznik 2018 - zeszyt 9

Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do obliczeń wytrzymałościowych maszyn wirnikowych

Application of artificial neural networks for stresses analysis of rotating machines

10.15199/148.2018.9.4

nr katalogowy: 116229
10.15199/148.2018.9.4

Streszczenie

W artykule przedstawiono wyniki badań numerycznych nad możliwością zastosowania sztucznych sieci neuronowych (SSN) do obliczeń wytrzymałościowych elementów maszyn wirnikowych. W tym celu autorzy rozważyli kilka prostszych przypadków w celu ustalenia optymalnej struktury SSN i odpowiedniego sposobu jej uczenia. W pracy przedstawiono wyniki dotyczące uczenia sieci rozwiązywania problemu belki wysięgnikowej. Następnie analizowano problem ważkiej tarczy prostej obciążonej ciągnieniem w celu doboru modelu SSN. Ostatnim analizowanym zagadnieniem było zastosowanie SSN do wyznaczania rozkładu naprężeń w profilowanej tarczy sprężarki osiowej.

Abstract

In this paper the results of numerical research in possibility of usage artificial neural network (ANN) in stresses analysis are presented. For this purpose, a few simple cases were considered in order to optimize the ANN structure and its learning algorithm. In the first part of this paper, results of learning ANN of solving the cantilevered beam problem are shown. The simplified compressor disc problem was analyzed due to select the ANN model. The last case is the use of ANN to stresses analysis of profiled axial compressor disc.

Słowa kluczowe

Keywords

Bibliografia

[1] DePold H.R., F.D. Gass. 1998. “The application of expert systems and neural networks to gas turbine prognostics and diagnostics". In: ASME 1998 International Gas Turbine and Aeroengine Congress and Exhibition (pp. V005T15A009-V005T15A009). The American Society of Mechanical Engineers.
[2] Kontsevich A.G. 2006. “Accounting for time factor in identification of gas turbine engine model using artificial neural network". Aerospace Technics and Technology 10 (36): 144 - 151.
[3] Zhernakov S.V. 2010. “Identification of gas turbine engines characteristics on neural network technology". Information technologies 3: 39 - 47.
[4] Pogorelov G.I., et al. 2017. “Application of neural network technology and high-performance computing for identification and real-time hardware-in-the-loop simulation of gas turbine engines". Procedia Engineering 176: 402 - 408.
[5] Pierret S., R.A. Van den Braembussche 1999. “Turbomachinery blade design using a navier-stokes solver and artificial neural network". Journal of Turbomachinery 121 (2): 326-332.
[6] Roberts R., S. Eastbourn. 2014. “Modeling techniques for a computational efficient dynamic turbofan engine model". International Journal of Aerospace Engineering.
[7] Waszczyszyn Z., L. Ziemiański 2001. “Neural networks in mechanics of structures and materials - new results and prospects of applications". Computers & Structures 79: 2261-2276.
[8] Pabisek E. 2008. Systemy hybrydowe integrujące MES i SSN w analizie wybranych problemów mechaniki konstrukcji i materiałów. Kraków: Wydawnictwo Politechniki Krakowskiej.
[9] Potrzeszcz-Sut B. 2014. "Analiza hybrydowa MES/SSN sprężysto-plastycznej konstrukcji kratowej poddanej obciążeniu cyklicznemu". Structure and Environment. Architecture, Civil Engineering, Environmental Engineering and Energy 6 (4): 12 - 16.
[10] Grzymowska A. 2014. "Model neuronowy jako alternatywa dla numerycznego modelu okołodźwiękowego przepływu pary przez palisadę turbinową". Mechanik 87 (7 CD): 217-224.
[11] Głuch J., A. Butterweck 2014. "Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do diagnostyki cieplno-przepływowej wieńców turbin parowych". Mechanik 87 (7).
[12] Nowotarski I. 2001. Obliczenia statyczne i dynamiczne turbinowych silników lotniczych metodą elementów skończonych. Warszawa: Wydawnictwa Naukowe Instytutu Lotnictwa.
[13] Meiller M.F. 1993. “A Scaled Conjugate Gradient Algorithm for Fast Supervised Learning". Neural Networks 6: 525 - 533.

Jeśli masz wykupiony/przyznany dostęp - zaloguj się. Skorzystaj z naszych propozycji zakupu!

Publikacja


e-Publikacja (format pdf) - nr 116229 "Zastosowanie sztucznych s..." licencja: Osobista Produkt cyfrowy	10.00 zł

Zeszyt


PRZEGLĄD MECHANICZNY - e-zeszyt (pdf) 2018-9 licencja: Osobista Produkt cyfrowy	28.00 zł

Zeszyt

2018-9

Twój Koszyk

Publikacja

Zeszyt

Zeszyt

Czasopisma