Information method of optimization parameters in the diagnosis of gas turbine engines
Abstract
This article describes an algorithm parameter optimization method for the diagnosis of GTD in order to devide zones of efficiency. The autor focuses on the retional combination of methods of mathematical analysis and statistics and de-veloping an algorithm that allows to optimize the use of mathematical methods by longitudinal data collection and ma-chine learning.
References
1. Анатольев С. Непараметрическая регрессия //Квантиль. 2009. Т. 7. С. 37-52.
2. Вербик М. Путеводитель по современной эконометрике; пер с англ. В.А. Банникова; под науч. ред. и предисл. С. А. Айвязана М.: Научная книга, 2008.
3. Воронцов К. В. Машинное обучение: курс лекций [Электронный ресурс] URL: http://www. machinelearning. ru. 2009.
4. Терентьев А. Н., Бидюк П. И. Эвристический метод построения байесовских сетей //Математические машины и системы. 2006. Т. 1. № 3.
5. Зонтов Г.С. Разработка метода оценки информативности диагностических параметров авиационных
6. ГТД в процессе технической эксплуатации // Тез. докл. конф. «XLVIII Научные чтения памяти К.Э.Циалковского».
7. Калуга.: Изд-во «Эйдос», 2013. С. 160-161.
8. Машошин О.Ф. Диагностика авиационных газотурбинных двигателей с использованием информационного потенциала контролируемых параметров: автореферат дис. д-ра техн. наук: 05.22.14. М., 2005. 233 с.
Review
For citations:
Zontov G.S. Information method of optimization parameters in the diagnosis of gas turbine engines. Civil Aviation High Technologies. 2015;(219):71-76. (In Russ.)
Views:
406
Email this article 
