This HTML5 document contains 49 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n5http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n12http://localhost/temp/predkladatel/
n11http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n4http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n18http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F00216305%3A26210%2F05%3APU55274%21RIV07-MSM-26210___/
n19https://schema.org/
n10http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n7http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n16http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n13http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F00216305%3A26210%2F05%3APU55274%21RIV07-MSM-26210___
rdf:type
skos:Concept n20:Vysledek
dcterms:description
V dnešní době patří metody umělé inteligence mezi vhodné nástroje pro predikci a simulaci technických soustav. Touto soustavou pak může být elektrický točivý stroj u něhož vyžadujeme predikci jeho životnosti. Mezi nejcitlivější a nejnákladnější části takového stroje pak patří izolace jeho vinutí. Článek se zabývá diagnostikou izolačních materiálů elektrických strojů točivých s využitím fuzzy-neuronových sítí a vlivem vstupních veličin na výsledek predikce a simulace izolačního materiálu, který je v nich použit. Vstupní data tvoří koeficient Ba (aktivační energie polarizačního děje), Bv (aktivační energie vodivostního děje) a koeficient Uk což je parametr určující kritické napětí. Tyto data jsou získána nedestruktivním měřením na vzorcích izolačního materiálu. Toto jsou hlavní předpoklady k predikci koeficientu Up (průrazné napětí), který charakterizuje životnost izolačního materiálu a tedy celého motoru Well timed diagnostics of functional state of production machines is still very important in this time. We are focused on problem of degradation procedure inside insulative systems. The paper deals with the the effect of the input values on the result of modeling process of insulating material. The input data consist of coefficients Ba (activation energy of a polarization action), Bv (activation energy of a conduction action) and Uk, being a parameter that determines critical voltage. The input data was obtained by non-destructive measurement method on insulating material samples in laboratory environment. They are the main prerequisites for the modeling of coefficient Up (break-down voltage) that characterizes the lifetime of the insulating material and, therefore, the whole motor. The fuzzy neural networks were programmed in the Matlab 6.5 environment and the results of simulations were obtained using the same product. Well timed diagnostics of functional state of production machines is still very important in this time. We are focused on problem of degradation procedure inside insulative systems. The paper deals with the the effect of the input values on the result of modeling process of insulating material. The input data consist of coefficients Ba (activation energy of a polarization action), Bv (activation energy of a conduction action) and Uk, being a parameter that determines critical voltage. The input data was obtained by non-destructive measurement method on insulating material samples in laboratory environment. They are the main prerequisites for the modeling of coefficient Up (break-down voltage) that characterizes the lifetime of the insulating material and, therefore, the whole motor. The fuzzy neural networks were programmed in the Matlab 6.5 environment and the results of simulations were obtained using the same product.
dcterms:title
VLIV VSTUPNÍCH PARAMETRŮ FUZZY NEURONOVÁ SÍTĚ NA MODELOVÁNÍ PROCESU IZOLAČNÍHO MATERIÁLU INFLUENCE OF FUZZY NEURAL NETWORK INPUT PARAMETERS ON MODELING PROCESS OF INSULATIVE MATERIAL INFLUENCE OF FUZZY NEURAL NETWORK INPUT PARAMETERS ON MODELING PROCESS OF INSULATIVE MATERIAL
skos:prefLabel
INFLUENCE OF FUZZY NEURAL NETWORK INPUT PARAMETERS ON MODELING PROCESS OF INSULATIVE MATERIAL VLIV VSTUPNÍCH PARAMETRŮ FUZZY NEURONOVÁ SÍTĚ NA MODELOVÁNÍ PROCESU IZOLAČNÍHO MATERIÁLU INFLUENCE OF FUZZY NEURAL NETWORK INPUT PARAMETERS ON MODELING PROCESS OF INSULATIVE MATERIAL
skos:notation
RIV/00216305:26210/05:PU55274!RIV07-MSM-26210___
n3:strany
153-155
n3:aktivita
n8:Z n8:S
n3:aktivity
S, Z(MSM4977751310)
n3:dodaniDat
n13:2007
n3:domaciTvurceVysledku
n4:1198165 n4:5292328 n4:1076469
n3:druhVysledku
n15:D
n3:duvernostUdaju
n21:S
n3:entitaPredkladatele
n18:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
524693
n3:idVysledku
RIV/00216305:26210/05:PU55274
n3:jazykVysledku
n16:eng
n3:klicovaSlova
Fuzzy Neural Network, Diagnostics, Simulation, Lifetime Insulating Material
n3:klicoveSlovo
n7:Fuzzy%20Neural%20Network n7:Diagnostics n7:Simulation n7:Lifetime%20Insulating%20Material
n3:kontrolniKodProRIV
[FE33DB9DD4B7]
n3:mistoKonaniAkce
Bucharest
n3:mistoVydani
Sibiu, Romania
n3:nazevZdroje
UBR-CORR Study and Control of Corroslon in the Perspective of Sustalnable Development of Urban Distribution Grids
n3:obor
n14:JA
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:rokUplatneniVysledku
n13:2005
n3:tvurceVysledku
Latina, Petr Hammer, Miloš Říha, Zbyněk
n3:typAkce
n5:WRD
n3:zahajeniAkce
2005-06-09+02:00
n3:zamer
n10:MSM4977751310
s:numberOfPages
3
n11:hasPublisher
Neuveden
n19:isbn
973-718-259-6
n12:organizacniJednotka
26210