THE TECHNOLOGY OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USE FOR THE GASOLINE OCTANE NUMBER DETERMINATION
Keywords:
artificial neural network, gasoline, density, octane number, computer modeling, rapid analysis.Abstract
Conducted on the basis of existing methods for determining the octane number of motor fuels analysis the necessity of developing new, more accurate rapid methods was grounded. The possibility of determining the octane number of gasoline on its density using the technology of artificial neural networks has been studied. By computer simulation determined the structure of the artificial neural network, which accurately describes the relationship between the octane number and the density of gasoline, the algorithm of its emulation software was developed. On the basis of the constructed algorithm the application software that emulates neural network for determining the octane number of gasoline on its density on a personal computer was developed.
Downloads
Download data is not yet available.
References
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.
Downloads
Published
2014-11-13
How to Cite
Клепач, М. М. (2014). THE TECHNOLOGY OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS USE FOR THE GASOLINE OCTANE NUMBER DETERMINATION. METHODS AND DEVICES OF QUALITY CONTROL, (2(33), 32–38. Retrieved from https://mpky.nung.edu.ua/index.php/mpky/article/view/225
Issue
Section
MEASUREMENT OF PHYSICAL AND MECHANICS PARAMETERS OF SUBSTANCES
.png)
