Neural quality management model for express diagnostics of helicopter engines

2024

Полный текст Открытый доступ: Gold Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.47533/2024.1606-146x.013
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

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.