遺伝的プログラミングアルゴリズムを用いたCODLAG推進システムのガスタービン軸トルクと燃料流の推定【JST・京大機械翻訳】

Andelic Nikola; Segota Sandi Baressi; Lorencin Ivan; Car Zlatan

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210819604621 整理番号：22P0215728

遺伝的プログラミングアルゴリズムを用いたCODLAG推進システムのガスタービン軸トルクと燃料流の推定【JST・京大機械翻訳】

Estimation of Gas Turbine Shaft Torque and Fuel Flow of a CODLAG Propulsion System Using Genetic Programming Algorithm

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発行年： 2020年12月07日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月07日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本論文では,船舶用ディーゼル-電気およびガス(CODLAG)推進システムの条件ベース保全の公的に利用可能なデータセットを利用して,遺伝的プログラミング(GP)アルゴリズムを用いてガスタービン軸トルクおよび燃料流を推定することができる記号的表現を得た。全データセットは,80:20比のデータセットの訓練と試験部分に分割された11934試料から成る。ガスタービン軸トルクと燃料流量推定のための記号的表現を得るためにGPアルゴリズムを訓練するために用いた訓練データセットは9548のサンプルから成った。ガスタービン軸トルクと燃料流量推定に対して得られた最良の記号表現を,前述の記号表現に関するデータセットの試験部分の適用の結果として発生するそれらのR ̄2スコアに基づいて得た。データセットの試験部分は2386試料から構成された。ガスタービン軸トルク推定のために得られた3つの最良の記号表現は,それぞれ0.999201,0.999296,および0.999374のR ̄2スコアを生成した。燃料流量推定で得られた3つの最良の記号表現は,それぞれ0.995495,0.996465,および0.996487のR ̄2スコアを生成した。【JST・京大機械翻訳】

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ガスタービン

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