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Die aktuellen Trends im Ingenieurwesen folgen der Grundregel der Innovation im Maschinenbau. Damit Ingenieure effizient arbeiten können, müssen Problemlösungsaspekte aus einer multidimensionalen Perspektive betrachtet werden. Eine der dabei angewandten Methoden ist die Fusion von Technologien aus anderen Disziplinen, um Probleme zu lösen. Diese Arbeit befasst sich hauptsächlich mit der Anwendung neuronaler Netze zur Analyse der Leistungsparameter eines XD3P-Peugeot-Motors (der im Verteidigungsministerium verwendet wird). Die grundlegende Propaganda der Arbeit ist in zwei Hauptarbeitsphasen unterteilt. In der ersten Phase werden Experimente mit einem Verbrennungsmotor durchgeführt, um die Primärdaten zu erhalten. In der zweiten Phase wird die gebildete Primärdatenbank verwendet, um ein prädiktives neuronales Netzwerk zu entwerfen und zu implementieren, um die Variation der Ausgangsparameter in Bezug zueinander zu analysieren. Es wird ein mathematisches Modell für das neuronale Netz erstellt. Die erhaltene Polynomgleichung beschreibt das charakteristische Verhalten des aufgebauten neuronalen Netzwerksystems. Abschließend wird eine vergleichende Studie der Ergebnisse durchgeführt, um dessen Leistung zu bewerten.
About the author
Er erwarb seinen Bachelor-Abschluss in Maschinenbau an der Visvesvaraya Technological University. Bei seinem Master-Studium an der Bangalore University belegte er den ersten Platz. Derzeit arbeitet er als Assistenzprofessor am Bangalore Institute of Technology. Seine Interessengebiete umfassen Thermik, CFD und moderne Werkstoffe.
