Отрывок: 4 Cравнение времени между AVL и нейронной сетью Для расчета среднего времени генерировал 10 баз данных, в которых в каждой базе всего 100 значений для каждого параметра. Время, которое было принято при расчете коэффициентов, представлено в таблице 6. Таблица 6 — Время расчетов 10 баз данных Время расчета (секунды) База данных AVL Нейронная сеть 1 9,4080 0,0782 2 9,4301 0,0764 3 9,5095 0,0782 4 9,4392 0,0773 5 9,5175 0,0922 ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Хуан Г. Ж. | ru |
dc.contributor.author | Лукьянов О. Е. | ru |
dc.contributor.author | Павельчук М. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт авиационной и ракетно-космической техники | ru |
dc.coverage.spatial | аэродинамические характеристики | ru |
dc.coverage.spatial | геометрические характеристики | ru |
dc.coverage.spatial | кинематические характеристики | ru |
dc.coverage.spatial | крыло самолета | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.creator | Хуан Г. Ж. | ru |
dc.date.accessioned | 2022-07-27 11:04:37 | - |
dc.date.available | 2022-07-27 11:04:37 | - |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20220622160626 | ru |
dc.identifier.citation | Хуан, Г. Ж. Определение аэродинамических характеристик крыла с использованием нейронных сетей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 24.03.04 "Авиастроение" (уровень бакалавриата) / Г. Ж. Хуан ; рук. работы О. Е. Лукьянов ; нормоконтролер М. В. Павельчук ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т авиац. и ракет. - Самара, 2022. - 1 файл (1,20 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Opredelenie-aerodinamicheskih-harakteristik-kryla-s-ispolzovaniem-neironnyh-setei-98275 | - |
dc.description.abstract | Объект исследования – крыло различной геометрии. Цель работы — разработать архитектуру искусственной нейронной сети (ИНС) для прогнозирования аэродинамических коэффициентов подъёмнойсилы, аэродинамического сопротивления, а также момента тангажа крыльев различной геометрии.В процессе работы использована математическая модель для обучения нейронной сети. В результате работы определенно, что нейронная сеть работает быстрее, чем программа AVL. Эффективность работы заключается в точности и скорость нейронной сети в прогноз аэродинамических характеристик крыла различной геометрии. | ru |
dc.title | Определение аэродинамических характеристик крыла с использованием нейронных сетей | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.rugasnti | 55.47 | ru |
dc.subject.udc | 629.7.025 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | 4 Cравнение времени между AVL и нейронной сетью Для расчета среднего времени генерировал 10 баз данных, в которых в каждой базе всего 100 значений для каждого параметра. Время, которое было принято при расчете коэффициентов, представлено в таблице 6. Таблица 6 — Время расчетов 10 баз данных Время расчета (секунды) База данных AVL Нейронная сеть 1 9,4080 0,0782 2 9,4301 0,0764 3 9,5095 0,0782 4 9,4392 0,0773 5 9,5175 0,0922 ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Хуан_Гонзалес_Жан_Люк_Определение_аэродинамических_характеристик_крыла.pdf | 1.28 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.