Fault Recognition in a Four Stroke Internal Combustion (IC) Engine. An Artificial Neural Network (ANN) Based Approach

Langue : anglais

Edité par GRIN Verlag, 2017

3668396760 / 9783668396760

Vendeur : AHA-BUCH GmbH, Einbeck, AllemagneAHA-BUCH GmbH

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Livre broché

Etat: Neuf

EUR 47,95

EUR 35,00 expédition 
Expédition depuis Allemagne vers Etats-Unis

Quantité disponible : 1 disponible

Ajouter au panier
Retours gratuits sous 30 jours

A propos de cet article

Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - Research Paper (postgraduate) from the year 2015 in the subject Engineering - Automotive Engineering, , course: Engineering and Technology, language: English, abstract: In recent times, research on effective Acoustic Emission (AE)-based methods for condition monitoring and fault recognition has attracted many researchers. They recognize that the advanced methods of supervision, fault recognition become increasingly important for many technical processes, for the improvement of reliability, safety and efficiency. The use of acoustic signals for fault diagnosis in four-strokes Internal Combustion Engine has grown significantly due to advances in the progress of digital signal processing algorithms and implementation techniques. The classical approaches are limited to checking of some measurable output variables and does not provide a deeper insight and usually do not allow a fault diagnosis. Engine problems are caused primarily by improper maintenance or fatigue caused by normal wear and tear and also worn out or clogged vehicle parts. The main cause of overheating of the engine, engine surging and other problems is noticed as worn out parts. The faults in Internal Combustion (IC) engine, reduces the performance, fuel average, smoothness also a change in engine sound is observed. The faults in IC engines can be recognized and repaired based on engine sound and past experience. But as the engines are becoming more and more complex, getting expertise in fault recognition and localization is difficult, so there is a need of assistance system for fault recognition in IC engine, which will tell you about the possible fault based on the data provided to it.…

N° de réf. du vendeur 9783668396760

Titre
Fault Recognition in a Four Stroke Internal Combustion (IC) Engine. An Artificial Neural Network (ANN) Based Approach
Auteur
Mayur R. Parate
Éditeur
GRIN Verlag
Année de publication
2017
État de l'article
Neu
Reliure
Taschenbuch
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
3668396760
ISBN à 13 chiffres
9783668396760
Poids de l'article
152 grammes
Dimensions
210x148x8 mm

AHA-BUCH GmbH

Einbeck, Allemagne

Vendeur avec une évaluation de 5 étoiles

Vendeur AbeBooks depuis 14 août 2006

Frais d'expédition de Allemagne vers Etats-Unis

Article7 à 10 jours ouvrés5 à 7 jours ouvrés
Premier articleEUR 35,00EUR 45,00
Les délais de livraison sont fixés par les vendeurs et varient en fonction du transporteur et du lieu. Les commandes transitant par les douanes peuvent être retardées et les acheteurs sont responsables de tous les droits ou frais associés. Les vendeurs peuvent vous contacter au sujet de frais supplémentaires afin de couvrir toute augmentation des coûts d'expédition de vos articles.

Modes de paiement

  • Visa
  • Mastercard
  • American Express
  • Carte Bleue
  • Apple Pay
  • Google Pay
  • Chèque
  • Paypal
  • Virement bancaire

Description de la boutique

Das Unternehmen AHA-BUCH GmbH: Seit der Gründung von AHA-BUCH im Juli 2005 ist unser Hauptziel, zufriedenen Kunden so schnell und so preisgünstig wie möglich ihren Bücherwunsch zu erfüllen. Unsere Firma beschäftigt 16 Mitarbeiter, die nur ein Ziel kennen: den Kunden und seine Wünsche! Auf über 3700 m2 Fläche haben wir über 100.000 Bücher, Modernes Antiquariat und Spiele auf Lager.

Spécialité

Kinderbücher & Kinderhör Casetten, German Books, Software, Natur & Tiere, Ratgeber, Sachbücher, Englische Bücher, Medizin & Gesundheit, Universität & Studium

Profil professionnel du vendeur

AHA-BUCH GmbH

Garlebsen 48
Einbeck, Allemagne 37574