Neural quality management model for express diagnostics of helicopter engines

2024

Толық мәтін Ашық қол жеткізу: Gold Метадеректер (CSL-JSON)
DOI 10.47533/2024.1606-146x.013
Деректер сенімділігі 70 орташа
Бұл баға қалай есептеледі

Ол жазбаның өзінің тексерілетін белгілерінен құралады: мақаланың DOI-і бар ма, оның деректерін қанша тәуелсіз дереккөз растады, міндетті өрістер толтырылған ба және соңғы растау қаншалықты жаңа. Дереккөздер арасындағы алшақтық пен идентификатордың болмауы бағаны төмендетеді. 80-нен бастап мән жазбаның қосымша тексерусіз жарияланғанын, 60-тан 79-ға дейін — оның сенімділігі төмен күйде жарияланғанын және қолмен тексеру ұсынылатынын білдіреді. Редактор қолмен тексерген жазбаны қайта есептеу 90-нан төмен түсірмейді. Бұл — мақаланың өзіне емес, ол туралы деректерімізге берілген баға.

Аңдатпа

The purpose of the work is to improve the quality of maintenance and maintain the operational reliability of helicopter equipment. Aircraft are one of the most complex technical systems created and used by humans. The process of aircraft operation is accompanied by failures and malfunctions. In reliability theory, a failure is a case when the operation process is interrupted for the purpose of repairing an object, and a malfunction consists in the fact that some technical indicators go beyond the permissible thresholds regulated by the manufacturer. To maintain the reliability of the helicopter, diagnostic systems based on digital principles are used. The paper considers the process of formalizing diagnostic technology on a neural network platform, Big Data and digital twins. The neural diagnostic model is integrated into the Digital Twin system.