Логотип репозиторію
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь. Забули пароль?
Логотип репозиторію
  • Фонди та зібрання
  • Пошук за критеріями
  • English
  • Català
  • Čeština
  • Deutsch
  • Español
  • Français
  • Gàidhlig
  • Italiano
  • Latviešu
  • Magyar
  • Nederlands
  • Polski
  • Português
  • Português do Brasil
  • Srpski (lat)
  • Suomi
  • Svenska
  • Türkçe
  • Tiếng Việt
  • Қазақ
  • বাংলা
  • हिंदी
  • Ελληνικά
  • Српски
  • Yкраї́нська
  • Увійти
    Новий користувач? Зареєструйтесь. Забули пароль?
  1. Головна
  2. Переглянути за автором

Перегляд за Автор "Shalapko Denys O."

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
  • Вантажиться...
    Ескіз
    Документ
    Comprehensive review of artificial intelligence applications in the diagnosis and prognosis of ship power systems
    (2025) Shalapko Denys O.; Andreev Andrii A.; Kukharenko Oleksandr O.; Шалапко Денис Олегович; Андреєв Андрій Адольфович; Кухаренко Олександр Олександрович
    Зараз морська галузь бореться зі значним тиском щодо підвищення ефективності, надійності та екологічної стійкості суднових енергетичних установок. У міру того, як судна стають все більш складними, традиційні методи діагностики та технічного обслуговування часто виявляються неефективними, не в змозі належним чином усунути складнощі, властиві цим передовим системам. Ця невідповідність може призвести до затримки реагування на знос і несправності, що в кінцевому підсумку ставить під загрозу експлуатаційну безпеку та збільшує витрати. Це дослідження заглиблюється в трансформаційний потенціал штучного інтелекту (ШІ) у революції діагностичних і прогнозних можливостей у енергетичних системах суден. Використовуючи передові алгоритми штучного інтелекту, ми можемо обробляти й аналізувати великі набори даних у режимі реального часу, уможливлюючи розробку точних моделей поведінки, які відображають робочі умови енергокомплексів. Ця аналітична майстерність полегшує раннє виявлення несправностей, дозволяючи своєчасно втручатися до того, як незначні проблеми переростуть у значні збої. Впровадження стратегій прогнозного технічного обслуговування на основі ШІ може значно підвищити надійність морських енергетичних систем. Ці стратегії допомагають передбачити потреби в технічному обслуговуванні на основі даних у реальному часі та оптимізувати ефективність роботи, що призводить до значного скорочення витрат на експлуатацію та технічне обслуговування. Крім того, дослідження висвітлює різні ключові підходи до успішної інтеграції штучного інтелекту в морські системи. Це включає вивчення тематичних досліджень, які ілюструють практичне застосування технологій штучного інтелекту, проблеми, які можуть виникнути під час впровадження, і навчання, необхідне для персоналу для ефективного використання цих систем. Обговорюючи переваги та потенційні перешкоди впровадження штучного інтелекту, дослідження має на меті забезпечити повне розуміння майбутнього ландшафту морського сектору, підкреслюючи важливість постійного прогресу та інновацій у цій критичній галузі.

DSpace software copyright © 2002-2025 LYRASIS

  • Налаштування куків
  • Угода користувача
  • Надіслати відгук