Использование нейронных сетей для построения прогностических моделей процессов в энергетических установках и их агрегатах

Использование нейронных сетей для построения прогностических моделей процессов в энергетических установках и их агрегатах

Раздел находится в стадии актуализации

Представлен опыт внедрения информационно-измерительных технологий и имитационного моделирования в практику стендовой отработки различных изделий ракетно-космической техники. Рассмотрен пример использования нейросетевого имитационного моделирования применительно к задаче построения прогностической модели прироста давления в насосе горючего турбонасосного агрегата жидкостного ракетного двигателя в зависимости от скорости потока и концентрации полимерной присадки. Приведены этапы программной реализации соответствующей нейросетевой модели, а также описание пользовательского интерфейса. С помощью модели уточнена оптимальная концентрация полимерной присадки, позволяющая увеличить КПД насоса горючего жидкостного ракетного двигателя.
Зароченцев Сергей Геннадьевич
Национальный исследовательский университет «МИЭТ»; Акционерное общество «НПО Энергомаш имени академика В.П. Глушко» (г. Химки)
Ковалев Владимир Иванович
Акционерное общество «НПО Энергомаш имени академика В.П. Глушко» (г. Химки)
Пастухов Алексей Андреевич
Национальный исследовательский университет «МИЭТ», г.Москва, Россия
Прокофьев Александр Александрович
Национальный исследовательский университет «МИЭТ», г.Москва, Россия

124498, г. Москва, г. Зеленоград, площадь Шокина, дом 1, МИЭТ, ауд. 7231

+7 (499) 734-62-05
magazine@miee.ru