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Enregistrement W1837174266 · doi:10.1177/0954406215602281

Active control of surge in centrifugal compressors using a brain emotional learning-based intelligent controller

2015· article· en· W1837174266 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.

Notice bibliographique

RevueProceedings of the Institution of Mechanical Engineers Part C Journal of Mechanical Engineering Science · 2015
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueTurbomachinery Performance and Optimization
Établissements canadiensUniversité de Sherbrooke
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésCentrifugal compressorGas compressorArtificial neural networkThrottleController (irrigation)Control theory (sociology)Computer scienceProcess (computing)Variable (mathematics)Electronic speed controlControl engineeringFuzzy logicSimulationEngineeringControl (management)Artificial intelligenceAutomotive engineeringMechanical engineeringMathematics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Efforts have been targeted at providing a comprehensive simulation of a centrifugal compressor undergoing surge. In the simulation process, an artificial neural network was utilized to produce an all-inclusive performance map encompassing those speeds not available in the provided curves. Two positive scenarios for the shaft speed, constant, and variable, were undertaken, and effects of load line on the dynamic response of the compressor have been studied. In order to achieve high-fidelity simulation in the variable speed case, an artificial neural network was utilized to produce an all-inclusive performance map encompassing those speeds not available in the provided curves. Moreover, effects of dynamic characteristics of throttle valve were also investigated. A novel controlling scheme, based on neuro-fuzzy control philosophy, was implemented to stabilize the compressor performance in the unstable region. Results indicate that if applied, this scheme could produce practical and satisfactory outcomes, possessing certain virtues compared to available techniques.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,002
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,387
Score d'incertitude au seuil0,703

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0020,002
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,001
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,016
Tête enseignante GPT0,228
Écart entre enseignants0,212 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle