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Convegni ATI - Accesso riservato soci CTI

Reti neurali e particle swarm optimization per la diagnostica di un motore a turbina

Pubblicazione


Autore: G. Torella, M. Macrì, G. Palmesano

Collana: CA - 61 - Perugia 2006

Note:
L’obiettivo del seguente lavoro è di utilizzare tecniche di intelligenza artificiale per la diagnostica e la manutenzione di motori a turbina. La manutenzione costituisce un’attività fondamentale nella vita operativa di qualunque apparato. In campo aeronautico agli usuali requisiti di rapidità, efficienza ed affidabilità si affianca la necessità di rispettare gli irrinunciabili standard di sicurezza. Uno degli aspetti che è stato maggiormente studiato è stato l’utilizzo sinergico di reti neurali ed
opportuni algoritmi di ottimizzazione oltre al classico metodo del gradiente discendente. Si è scelto di analizzare il sistema aria di una turboelica, evidenziando come una variazione delle dimensioni delle tenute a labirinto comporti un aumento del consumo specifico. A tal fine è stata realizzata una rete neurale che simula, in tempo reale, un eventuale restringimento o allentamento delle tenute in questione. L’individuazione di tale anomalia e della posizione in cui essa avviene comporta non solo una diminuzione dei tempi di manutenzione ma anche la possibilità di mirare l’intervento senza dover, per forza, intervenire su altri componenti rischiando di provocare ulteriori danni. Utilizzando un database generato grazie all’ausilio di un codice di calcolo della FIAT AVIO, è stato possibile addestrare una rete neurale il cui scopo è quello di generare in output le dimensioni delle tenute ricevendo in input le pressioni corrispondenti a definiti punti del sistema aria .


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