Подготовка исходных данных для нейросетевого моделирования промышленного центробежного вентилятора

Этот метод предотвращает риски переобучения и обеспечивает более объективную оценку качества модели.Существенным элементом в подготовке данных является включение в набор параметров, отражающих изменчивость внешних факторов, таких как температура окружающей среды и влажность. Это предоставляет модели возможность учесть воздействие внешних условий на работу вентилятора и предсказать его поведение в различных климатических условиях.Наконец, систематическое обновление данных становится необходимостью с целью учета изменений в условиях эксплуатации вентилятора и новых технологических разработок. Содействие актуализации данных предоставляет возможность создания моделей, способных адаптироваться к меняющимся условиям и сохранять высокую степень предсказательной эффективности.При CFD моделировании исходными данными являются: - форма и геометрические размеры вентилятора: радиус или диаметр входного патрубка, угол наклона лопаток вентилятора, количество лопаток (лопастей) вентилятора, рабочий зазор между крыльчаткой и нагнетающей полостью и т.д.;- напорно-расходная характеристика;- параметры окружающей среды: температура воздуха, влажность и т.д.;- расчетные коэффициенты (корреляции, нагрузки и т.д).Выводы.подготовка исходных данных для нейросетевого моделирования промышленного центробежного вентилятора – это сложный и ответственный процесс, который требует внимания к деталям и понимания особенностей функционирования вентиляционных систем. Эффективная подготовка данных является ключевым фактором в успешном внедрении нейросетевых технологий в промышленность, что в конечном итоге способствует повышению эффективности производства и улучшению экологических параметров.Список литературы1. Соколов В.И.Моделирование газодинамических характеристик вентиляционных систоем на основе их объективной декомпозиции. ВестникСУНУ №2 (226), 2016, с. 86-90,2. N., Madhwesh & Karanth, Kota. (2023). Numerical Investigations and Artificial Neural Network-Based Performance Prediction of a Centrifugal Fan Having Innovative Hub Geometry Designs.AppliedSystemInnovation. 6. 104. 10.3390/asi6060104.