Полное описание

Белоусов, Василий Владимирович. Подход к оценке технического состояния элементов и узлов транспортных систем с применением методов нейросетевого моделирования и технологии цифровых двойников / В. В. Белоусов, О. В. Дружинина, Э. Р. Корепанов, И. В. Макаренкова, В. В. Максимова. - DOI 10.18127/j19998554-202105-01. - Текст : непосредственный // Нейрокомпьютеры : разраб., применение = Neurocomputers : международный научно-технический журнал. - 2021. - Том 23, N 5. - С. 5-20. - Библиогр. в конце ст. - ISSN 1999-8554.

ГРНТИ	УДК
28.23	004.8
28.23.37	004.032.26
27.41	004.89
28.17.19	519.6
	519.711.3

Рубрики:
Искусственный интеллект
Нейронные сети
Инструментально-методическое обеспечение
Интеллектуальные транспортные системы
Технология цифровых двойников
Вычислительные эксперименты

Кл.слова (ненормированные): инструментально-методическое обеспечение -- интеллектуальные транспортные системы -- нейросетевые модели -- методы и алгоритмы машинного обучения -- технология цифровых двойников -- диагностика технического состояния -- вычислительные эксперименты
Аннотация: Постановка проблемы. Разработка интеллектуальных методов и развитие инструментального обеспечения для решения научно-исследовательских задач моделирования и диагностирования состояния технических систем (например, задачи подготовки корректных массивов данных для диагностики и прогнозирования состояния элементов и узлов транспортных систем), связанных с внедрением цифровых технологий, на сегодняшний день являются актуальными направлениями в науке. Цель. Рассмотреть подход к оценке технического состояния элементов и узлов транспортных систем с применением методов нейросетевого моделирования и технологии цифровых двойников. Результаты. Показаны особенности технологии цифровых двойников и определены направления ее использования для моделирования и диагностики систем железнодорожного транспорта. Представлен подход к созданию и использованию цифровых двойников для элементов транспортных систем, на основе которого проведено исследование температурного режима функционирования буксового узла железнодорожного вагона и выбрана архитектура нейронных сетей для решения задач оценки его технического состояния. Получены аналитические зависимости, связанные с изменением температурных режимов, и обобщенные уравнения теплопереноса. Приведены примеры представления данных по температурным рядам, содержащих значения по отклонениям от штатного функционирования элементов буксового узла. Разработаны варианты подготовки тестовых данных для нейросетевого моделирования. Практическая значимость. Полученные результаты можно использовать в задачах алгоритмического и программного обеспечения для подготовки корректных массивов входных данных для технического диагностирования, а также при решении задач синтеза и анализа моделей интеллектуальных систем и различных задач машинного обучения. Представленные методы нейросетевого моделирования направлены на оценку и прогнозирование состояния элементов транспортной инфраструктуры, поэтому такой подход возможен при создании интеллектуальных транспортных систем и для совершенствования технологии цифровых двойников.
Доп. точки доступа:
Дружинина, Ольга Валентиновна
Корепанов, Эдуард Рудольфович
Макаренкова, Ирина Вячеславовна
Максимова, В.В.


Нет сведений об экземплярах
Держатели документа:
Государственная публичная научно-техническая библиотека России : 123298, г. Москва, ул. 3-я Хорошевская, д. 17 (Шифр в БД-источнике (KATBW): -251901-985011)

Шифр в сводном ЭК: 2a1bfb83108026ab8f18293bc12f2885

Заказать
Заказ фрагмента документа ₽