Москалик, В. М.Moskalyk, V. M.Пилипенко, Л. М.Pylypenko, L. M.2023-07-302023-07-302023Москалик, В. М. Формування вимог до системи діагностики газотурбінного двигуна з використанням штучних нейронних мереж / Москалик В. М., Пилипенко Л. М. // Авіація, промисловість, суспільство : матеріали ІV Міжнар. наук.-практ. конф. (м. Кременчук, 18 трав. 2023 р.) / МВС України, Харків. нац. ун-т внутр. справ, Кременчуц. льотний коледж., Наук. парк «Наука та безпека». – Кременчук - Харків : ХНУВС, 2023. – С. 221-223.https://dspace.univd.edu.ua/handle/123456789/17677Підкреслено, що нейронні мережі мають велику перспективу для вирішення завдань розпізнавання технічного стану газотурбінного двигуна, через повсюдне ускладнення конструкції систем сучасних ГТД, що також веде до ускладнення природи відмов та їх проявів.It is emphasized that neural networks have a great perspective for solving the tasks of recognizing the technical condition of a gas turbine engine, due to the widespread complication of the design of modern gas turbine engine systems, which also leads to the complication of the nature of failures and their manifestations.Подчеркнуто, что нейронные сети имеют большую перспективу для решения задач распознавания технического состояния газотурбинного двигателя через повсеместное усложнение конструкции систем современных ГТД, что также ведет к усложнению природы отказов и их проявлений.ukгазотурбінні двигуниgas turbine enginesгазотурбинные двигателидіагностикаdiagnosisдиагностикатехнічний станtechnical conditionтехническое состояниенейронні мережіneural networksнейронные сетиThesis