رسائل ماجيستير الانجليزية 2011 eedef7d3-35ad-4d34-aced-315439b974a9

FAILURE FORECAST OF BOEING 737 BLEED AIR SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

التنبؤ باعطال نظام الهواء في طائرات البوينج من طراز 737 باستخدام الشبكات العصبيه الاصطناعية

Ahmed Z. Algarni, Wael G. Abdulrahmman, وحيد علي الوادعي

كلية الهندسة-جامعة الملك فهد للبترول والمعادن · السعودية

الموضوعات

علوم تطبيقية وتكنولوجية

الملخص

In this study, the failure rate of different types of bleed air control valves for the Boeing 737 aircraft is modeled. Two approaches are utilized to perform this work. In the first approach, Weibull model, in which different parameters are utilized and tested, is used. In the second one, a common type of the Artificial Neural Network (ANN) modeling is used. A Feed-forward back-propagation algorithm is implemented to train the network. Subsequently, the optimum number of neurons and layers that give the best result compared to the actual data are determined. Finally, the outputs from both models are compared against the actual data. The final results show a high level of accuracy of the ANN's predictions compared to the more traditional Weibull modeling. The developed verified model lends itself to applications that extend from scheduling replacements operations of these valves, to developing plans for inventory management in any aviation engines maintenance facility.

روابط وملفات

الوثيقة في المستودع الخارجي عرض في AskZad

التعريف والنوع

رقم الوثيقة: eedef7d3-35ad-4d34-aced-315439b974a9
رقم العقد: 0
نوع الوسائط: Crawler
نوع المحتوى: الرسائل العلمية
صيغة المصدر: رسائل ماجيستير
نوع الملف: pdf text
أسماء الملفات: 946398_1.pdf

بيانات النشر

ترجمة العنوان: التنبؤ باعطال نظام الهواء في طائرات البوينج من طراز 737 باستخدام الشبكات العصبيه الاصطناعية
ألقاب المؤلفين: [{"name_ar":"Ahmed Z. Algarni","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"Wael G. Abdulrahmman","title_ar":"اشراف","title_en":"Supervision"},{"name_ar":"وحيد علي الوادعي ","title_ar":"اعداد","title_en":"Preparation"}]
اللغة: English

المصدر والدورية

اسم المصدر: FAILURE FORECAST OF BOEING 737 BLEED AIR SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK

المحتوى والصفحات

عدد الصفحات: 0
ترجمة الملخص: في هذا البحث تم تحليل وتنبؤ الاعطال لبعض الصممات في نظام الهواء لطائرات البوينج 737 باستخدام طريقتين علميتين. في الطريقة الأولى , تم استخدام التحليل الوايبلي أما في الطريقة الثانيه فتم استخدام الشبكات العصبية الاصطناعية. وللحصول على أدق النتائج, تمت دراسة وتحليل الشبكات العصبية وذلك بتغيير عدد الطبقات والأعصاب للشبكة خلال عملية المحاكاة للتنبؤ بالأعطال. أخيرا تمت مقارنة مخرجات البرنامج بالبيانات الفعلية لعدد مرات الأعطال. وبناْء عليه, فقد إتضح خلال من خلال هذه المقارنة ان الشبكات العصبية اللإصطناعية لديها القدرة الفائقة لمحاكاة النتاائج الفعلية لعدد مرات اللأعطال. وللزيادة في التحقق من دقة النتائج, تمت المقارنة مع مخرجات التحليل الوايبلي.يمكن استخدام هذه الدراسه كأداه لتخطيط صيانة الصممات المذكوره في هذه الدراسة من خلال معرفة عدد الوحدات المطلوب توفرها في مستودعات الصيانة كبديل في حالة الأعطال لأي صمام. يمكن قياس هذه الدراسة كإطار عام يمكن استخامه في أي مجال من مجالات الصيانة.

إشراف وإعداد

الإشراف: Ahmed Z. Algarni, Wael G. Abdulrahmman
الإعداد: وحيد علي الوادعي

الاقتباسات الببليوغرافية

APA

Ahmed Z. Algarni،Wael G. Abdulrahmman و وحيد علي الوادعي . (2011). FAILURE FORECAST OF BOEING 737 BLEED AIR SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. أطروحة(رسائل ماجيستير). كلية الهندسة-جامعة الملك فهد للبترول والمعادن. السعودية.

MLA

Ahmed Z. Algarni،Wael G. Abdulrahmman و وحيد علي الوادعي . FAILURE FORECAST OF BOEING 737 BLEED AIR SYSTEM USING ARTIFICIAL NEURAL NETWORK. 2011. كلية الهندسة-جامعة الملك فهد للبترول والمعادن، رسائل ماجيستير.