DEVELOPMENT OF A METHOD FOR OPTIMIZING THE STRUCTURE OF STATIC NEURAL NETWORKS INTENDED FOR CATEGORIZING TECHNICAL STATE OF GAS- TURBINE ENGINES

A process of creating a static neural network intended for diagnosing bypass gas turbine aircraft engines by a method of cat- egorizing the technical state of the engine flow path was considered. Diagnostics depth was “to the structural assembly”. A variant of diagnosing single faults of the flow path was considered. The following tasks were set: ‒ select the best neuron activation functions in the network layers; ‒ determine the number of layers; ‒ determine the optimal number of neurons in layers; ‒ determine the optimal size of the training set. The problem was solved taking into account the influence of parameter measurement errors. The method of structure optimization implies training the network of the selected configuration using a training data set. The training was periodically interrupted to analyze the results of the network operation according to the criterion characterizing the quality of classification of the engine technical state. The assessment was performed with training and control sets. The network that pro- vides the best value of the classification quality parameter assessed by the test set was selected as the final network. The PS-90A turbojet engine was selected as the object of diag- nostics. Diagnostics was carried out on takeoff mode and during the initial climb. Primary optimization was carried out according to the data with no measurement errors. It was shown that a two-layer net- work with the use of neurons having a hyperbolic tangent function in both layers is sufficient to solve the problem. The size of the first network layer was finally optimized according to the data contain- ing measurement errors. A two-layer network with eight neurons in the first layer was obtained. The share of erroneous diagnoses measured 14.5 %

Batrachium fluitans (Lam.) Wimm. (Ranunculus fluitans Lam.)

Книга є офіційним докуменом, що відображає сучасний стан видів рослин і грибів України, які перебувають під загрозою зникнення,або потребують охорони. У книзі наводяться відомості про 826 видів, дається їх українська та латинська назва, таксономічна належність, природоохоронний статус, наукове значення, ареал виду та його поширення в Україні, чисельність та структура популяцій, причини зміни чисельності, умови місцезростань, загальна біоморфологічна характеристика, режим збереження популяцій та заходи з охорони, розмноження та розведення у спеціально створених умовах, господарське та комерційне значення, основні джерела інформації. Кожна стаття супроводжується ілюстрацією та картосхемою поширення виду в Україні. Також вміщено нормативні документи про Червону книгу України та довідкові матеріал

Association of Single Nucleotide Polymorphisms in the IL-18 Gene with Production of IL-18 Protein by Mononuclear Cells from Healthy Donors

IL-18 has proinflammatory effects and participates in both innate and adaptive cellular and humoral immunity. A number of SNPs that influence IL-18 production are found in the gene promoter region. We investigated the association of SNPs in the IL-18 promoter at −607 and −137 with the level of IL-18 protein production by PBMC from healthy donors from Southwestern Siberia. The genetic distribution of these SNPs in the promoter site was established by PCR. IL-18 protein production was determined by ELISA. Our results showed that PBMC from donors carrying allele 137C have lower levels of both spontaneous and LPS-stimulated IL-18 production. In contrast, PBMC from donors carrying allele 607A showed significant increases in spontaneous and stimulated IL-18 production compared to wild type. Our study suggests that the SNPs −607 and −137 in the promoter region of the IL-18 gene influence the level of IL-18 protein production by PBMC from healthy donors in Southwestern Siberia

Розробка методу отримання даних для навчання нейронних мереж визначенню технічного стану газоперекачувальних агрегатів

One of the promising ways to increase the efficiency of assessing the technical condition of gas pumping units is the use of means and methods of artificial intelligence based on neural networks. In order to start functioning of such network, it should be trained first using the predefined training sets. These data should fully characterize work of the object in a wide range of operating modes and at various technical states of the diagnosticated assemblies. In addition, it is necessary to have a similar data set to monitor quality of the neural network learning.To train the network to recognize faults of one type, a set of from twenty to two hundred or more training examples is required. Obtaining such information in operation or in full-scale tests is a rather long or costly process.A method for acquisition of training and control data sets was proposed. The sets are intended to train static neural networks recognizing single and multiple faults of the s structural units of air-gas channels of gas turbine engines and gas pumping units. The method enables obtaining sets of working process parameters describing operation of objects at various technical states of an air-gas channel, effect of measurement errors and object functioning in a wide range of modes and external conditions. Composition of the pumped gas is additionally taken into account for gas pumping units.To obtain the required parameters, a mathematical model of the working process of the object of the second level of complexity was used.The sets characterize work of operable objects and objects with significant malfunctions in spools of compressors and turbines and in a combustion chamber and for the case of a gas pumping unit, in its supercharger.Two variants of formation of sets were considered: using the measured parameters of the working process; deviations of the measured parameters from their reference values and the parameters used as regime parameters in the mathematical model of the working process. This approach is aimed at the classification of the technical state of the object to the constructive node.Одним з перспективних шляхів підвищення ефективності оцінки технічного стану газоперекачувальних агрегатів є використання засобів та методів штучного інтелекту на базі нейронних мереж. Для того, щоб така мережа почала працювати, її необхідно попередньо навчити, використовуючи заздалегідь підготовлені навчальні приклади. Ці дані повинні повно характеризувати роботу об'єкта в широкому діапазоні режимів роботи та при різному технічному стані вузлів, що діагностуються. Слід зазначати, що необхідно мати аналогічний набір даних для контролю якості навчання нейронної мережі. Для якісного навчання мережі розпізнанню одного типу несправностей необхідно мати набір, що містить від 20-200 і більш навчальних прикладів. Одержання такої інформації в експлуатації або при стендових випробуваннях є досить тривалим або дорогим процесом. Розроблено метод одержання навчального і контрольного наборів даних. Набори призначені для навчання статичної нейронної мережі розпізнаванню одиночних і множинних несправностей конструктивних вузлів проточної частини газотурбінного двигуна й газоперекачувального агрегату. Метод дозволяє одержувати набори параметрів робочого процесу, що характеризують роботу об'єкта з різним технічним станом проточної частини, вплив помилок виміру та функціонування об'єкта в широкому діапазоні режимів і зовнішніх умов. Для газоперекачувального агрегату додатково враховується склад газу, що перекачується. Для одержання необхідних параметрів використовується математична модель робочого процесу об'єкта другого рівня складності. Набори характеризують роботу справних об'єктів і об'єктів, що мають значні несправності каскадів компресорів, турбін і камери згоряння, а, у випадку газоперекачувального агрегату, і його нагнітача. Розглянуто два варіанти формування наборів: з використанням вимірюваних параметрів робочого процесу об’єкту; з використанням відхилень вимірюваних параметрів від еталонних значень та параметрів, які використано як режимні у математичній моделі робочого процесу. Даний підхід дозволяє здійснювати класифікацію технічного стану об’єкту з глибиною діагностування до конструктивного вузла