An experience of introducing the measuring and information technologies and simulation modeling into the bench tests of various space industry products has been presented. An example of using the neural network simulation modeling potential to predict the pressure in a turbo pump depending on the flow rate and the polymer additive concentration has been considered. The stages of the neural network model implementation as well as the user interface description have been presented. Using the model the optimal concentration of the polymer additive, permitting to increase the efficiency of the liquid-propellant fuel pump, has been refined.
1. Квак В.И., Ковалев В.И., Худяков В.Н. Стендовая система функциональной диа-гностики ракетных двигателей на основе информационно-измерительных технологий и имитационного моделирования // Мир измерений. – 2013. – №9. – С. 32–36.
2. Гапонов В.Д., Каналин Ю.И. Возможность использования присадок высокомоле-кулярных полимеров для улучшения характеристик энергетических установок // ГОНТИ-17. Сер. 4. – 1989. – №69. – С. 9–18.
3. Le Cun Y. Efficient learning and second-order methods. – MA: MIT Press, 1993. – 71 p.
4. Родионов П.Е. Методика извлечения знаний в задачах анализа рядов динамики с использованием нейронных сетей: дис. ... канд. техн. наук. – М., 2003. – 169 с.
5. Hecht-Nielsen R. Counterpropogation networks // Proc. of the IEEE First International Conf. on Neural Networks / Eds M. Caudill and C. Butler. – San Diego, CA: SOS Printing, 1987. – Vol. 2. – P. 19–32.
6. Девятых Д.В., Гергет О.М., Михаленко И.В. Применение искусственных нейронных сетей для прогнозирования развития перинатального поражения нервной си-стемы // Изв. ВолгГТУ. – 2013. – Вып. 16. – № 8 (111). – С. 77–80.
7. Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд.: пер. с англ. – М.: ИД «Виль-ямс», 2008. – 1104 с.
8. Терехов С.А. Лекции по теории и приложениям искусственных нейронных сетей. – Снежинск, 1998. – URL: http://alife.narod.ru/lectures/neural/Neu_index.htm (дата обращения: 21.01.2016).