ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ОКТАНОВОГО ЧИСЛА АВТОМОБІЛЬНОГО БЕНЗИНУ
Ключові слова:
штучна нейронна мережа, автомобільний бензин, густина, октанове число, комп’ютерне моделювання, експрес-аналіз.Анотація
На основі проведеного аналізу існуючих способів визначення октанового числа автомобільних палив обґрунтовано необхідність розробки нових, більш точних експрес-методів. Досліджено можливість визначення октанового бензину за його густиною із використанням технологій штучних нейронних мереж. Шляхом комп’ютерного моделювання визначено структуру штучної нейронної мережі, котра з високою точністю описує взаємозв’язок між октановим числом та густиною бензину, розроблено алгоритм її програмної емуляції. На основі побудованого алгоритму розроблено прикладне програмне забезпечення, що емулює роботу нейронної мережі для визначення октанового числа бензину за його густиною на персональному комп’ютері.
Завантаження
Дані завантаження ще не доступні.
Посилання
1. EN ISO 5164 Petroleum products -- Determination of knock characteristics of motor fuels -- Research method.
2. EN ISO 5163 Petroleum products -- Determination of knock characteristics of motor and aviation fuels -- Motor method.
3. Патент на винахід № 26694 G01N 25/02, G01N 25/00 Спосіб визначення детонаційної стійкості моторних палив/ С. А. Казарян, С. К. Кюрєгян, І. А. Довлатов - заявл. 28.10.1993р, опубл. 12.09.1999, Бюл. №7.
4. Патент RU 2148826 G01N 33/22, G01N 30/02 Способ определения антидетонационной характеристики бензина/ С.В. Мещеряков, М.В. Вишнецкая, Е.М. Рудык, М.Е. Рудык, В.Н. Бойцов. - заявл. 12.04.1999р, опубл. 10.05.2000.
5. Патент RU 2331058 G01N 21/35 Способ определения октанового числа бензинов и устройство для его реализации/ Г.Г. Акчурин, А.Г. Акчурин, Г.Г. Акчурин, В.И.Кочубей. - заявл. 02.04.2007р, опубл. 10.08.2008, Бюл.№22.
6. Патент RU 2196321, МПК G01N27/22 Способ определения октанового числа автомобильных бензинов / В.М. Пащенко; В.И. Ванцов; В.С. Чуклов; Д.В. Синицын .- заявл. 29.08.2000г., опубл 10.01.2003г.
7. Патент RU 2189039, МПК G01N33/22, G01N29/02 Способ определения октанового числа автомобильных бензинов/ В.М. Пащенко; В.С.Чуклов; В.И. Ванцов; А.А Колосов. .- заявл. 28.11.2000г. опубл. 10.09.2002.
8. P.D. Wasserman. “Advanced Methods in Neural Computing”, Van Nostrand Reinhold, New York, 255. 1993.
9. Goyal S. Cascade and feedforward backpropagation artificial neural network models for prediction of sensory quality of instant coffee flavoured sterilized drink / Sumit Goyal, Gyandera Kumar Goyal / Canadian Journal on Artificial Intelligence, Machine Learning and Pattern Recognition Vol. 2, No. 6.- 2011.-pp.78-82.
10. Древецький В.В. Моделювання та реалізація інформаційної компоненти автоматичного аналізатора якісних показників нафто¬продуктів /В. В. Древецький, М. М. Клепач // Матеріали ІІІ міжнар. наук. практ. конф. «Інтегровані інтелектуальні робото технічні комплекси».- Київ. НАУ, 2011.
11. Клепач М.М Вибір оптимальної структури штучної нейронної мережі для визначення октанового числа бензинів /М. М. Клепач, С.С. Міхнєв // Матеріали ХI міжнародної науково-технічної конференції „АВІА-2013”. – Т.1. –К.: НАУ, 2013. с.1.81 – с.1.84.
12. Колесников С. Аппаратная реализация нейронных сетей [електронний ресурс] http://www.md-it.ru/articles/html/¬article58.html.
13. Скобцов Ю. А., Ткаченко А. В. Программная реализация нейронных сетей для обучения в системах реального времени. // Наукові праці Донецького державного технічного університету. Сер. обчислювальна техніка та автоматизація, випуск 66. – Донецьк: ДонНТУ. – 2005.
14. Васильев В.Н., Павлов А.В. Оптические технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие. - СПб.: СПбГИТМО (ТУ), 2005. - 99 с.
2. EN ISO 5163 Petroleum products -- Determination of knock characteristics of motor and aviation fuels -- Motor method.
3. Патент на винахід № 26694 G01N 25/02, G01N 25/00 Спосіб визначення детонаційної стійкості моторних палив/ С. А. Казарян, С. К. Кюрєгян, І. А. Довлатов - заявл. 28.10.1993р, опубл. 12.09.1999, Бюл. №7.
4. Патент RU 2148826 G01N 33/22, G01N 30/02 Способ определения антидетонационной характеристики бензина/ С.В. Мещеряков, М.В. Вишнецкая, Е.М. Рудык, М.Е. Рудык, В.Н. Бойцов. - заявл. 12.04.1999р, опубл. 10.05.2000.
5. Патент RU 2331058 G01N 21/35 Способ определения октанового числа бензинов и устройство для его реализации/ Г.Г. Акчурин, А.Г. Акчурин, Г.Г. Акчурин, В.И.Кочубей. - заявл. 02.04.2007р, опубл. 10.08.2008, Бюл.№22.
6. Патент RU 2196321, МПК G01N27/22 Способ определения октанового числа автомобильных бензинов / В.М. Пащенко; В.И. Ванцов; В.С. Чуклов; Д.В. Синицын .- заявл. 29.08.2000г., опубл 10.01.2003г.
7. Патент RU 2189039, МПК G01N33/22, G01N29/02 Способ определения октанового числа автомобильных бензинов/ В.М. Пащенко; В.С.Чуклов; В.И. Ванцов; А.А Колосов. .- заявл. 28.11.2000г. опубл. 10.09.2002.
8. P.D. Wasserman. “Advanced Methods in Neural Computing”, Van Nostrand Reinhold, New York, 255. 1993.
9. Goyal S. Cascade and feedforward backpropagation artificial neural network models for prediction of sensory quality of instant coffee flavoured sterilized drink / Sumit Goyal, Gyandera Kumar Goyal / Canadian Journal on Artificial Intelligence, Machine Learning and Pattern Recognition Vol. 2, No. 6.- 2011.-pp.78-82.
10. Древецький В.В. Моделювання та реалізація інформаційної компоненти автоматичного аналізатора якісних показників нафто¬продуктів /В. В. Древецький, М. М. Клепач // Матеріали ІІІ міжнар. наук. практ. конф. «Інтегровані інтелектуальні робото технічні комплекси».- Київ. НАУ, 2011.
11. Клепач М.М Вибір оптимальної структури штучної нейронної мережі для визначення октанового числа бензинів /М. М. Клепач, С.С. Міхнєв // Матеріали ХI міжнародної науково-технічної конференції „АВІА-2013”. – Т.1. –К.: НАУ, 2013. с.1.81 – с.1.84.
12. Колесников С. Аппаратная реализация нейронных сетей [електронний ресурс] http://www.md-it.ru/articles/html/¬article58.html.
13. Скобцов Ю. А., Ткаченко А. В. Программная реализация нейронных сетей для обучения в системах реального времени. // Наукові праці Донецького державного технічного університету. Сер. обчислювальна техніка та автоматизація, випуск 66. – Донецьк: ДонНТУ. – 2005.
14. Васильев В.Н., Павлов А.В. Оптические технологии искусственного интеллекта. Учебное пособие. - СПб.: СПбГИТМО (ТУ), 2005. - 99 с.
##submission.downloads##
Опубліковано
2014-11-13
Як цитувати
Клепач, М. М. (2014). ВИКОРИСТАННЯ ТЕХНОЛОГІЙ ШТУЧНИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИЗНАЧЕННЯ ОКТАНОВОГО ЧИСЛА АВТОМОБІЛЬНОГО БЕНЗИНУ. Методи та прилади контролю якості, (2(33), 32–38. вилучено із https://mpky.nung.edu.ua/index.php/mpky/article/view/225
Номер
Розділ
ВИМІРЮВАННЯ ФІЗИКО-МЕХАНІЧНИХ ПАРАМЕТРІВ РЕЧОВИН
.png)
