big_prop_data_vba

The BIGPropData program predicts the thrust of turbines based on input parameters such as air temperature, pressure, and turbine specifications. It utilizes complex algorithms to calculate thrust accurately, aiding in the design and optimization of turbine systems for various applications.

https://github.com/edftechnology/big_prop_data_vba

Repository

The BIGPropData program predicts the thrust of turbines based on input parameters such as air temperature, pressure, and turbine specifications. It utilizes complex algorithms to calculate thrust accurately, aiding in the design and optimization of turbine systems for various applications.

README.ipynb

{
 "cells": [
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "# BIGPropData\n",
    "\n",
    "[![DOI](https://zenodo.org/badge/758774409.svg)](https://zenodo.org/doi/10.5281/zenodo.10672911)\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Resumo\n",
    "\n",
    "O programa BIGPropData emprega Redes Neurais de Função de Base Radial (RBFNN) para previsão precisa do empuxo da turbina (F) a partir de dados experimentais, contornando equações complexas de Mecânica dos Fluidos e Termodinâmica.\n",
    "\n",
    "## _Abstract_\n",
    "\n",
    "_The BIGPropData program employs Radial Basis Function Neural Networks (RBFNN) for accurate prediction of turbine thrust (F) from experimental data, bypassing complex equations of Fluid Mechanics and Thermodynamics._"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Revisão(ões)/Versão(ões)\n",
    "\n",
    "| Revisão número | Data da revisão | Descrição da revisão                                    | Autor da revisão                                |\n",
    "|:--------------:|:---------------:|:--------------------------------------------------------|:------------------------------------------------|\n",
    "| 0              | 17/02/2024      | 
Revisão inicial/criação do documento.
 | 
Eden Denis F. da S. L. Santos
 |\n"
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## 1. Como executar a aplicação\n",
    "\n",
    "1. Abrir o arquivo `main_.ipynb` o qual está com comentários, alterar o banco de dados (existem exemplos de bancos de dados) na pasta que deverá ser utilizado para a execução e executar todas as células. \n",
    "    \n",
    "    Perceber que o  trata-se, redudantemente, do nome da aplicação. Coloquei desta forma, pois quis, por ora, generalizar o arquivo `README.md` para poder criar o repositório de cada uma das aplicações que desenvolvi ao longo da minha carreira."
   ]
  },
  {
   "cell_type": "markdown",
   "metadata": {},
   "source": [
    "## Referências\n",
    "\n",
    "[1]\tBROOMHEAD, D.; LOWE, D. Lowe. ***Multivariable functional interpolation and adaptive networks: complex systems***. .2, P. 321, 1988.  \n",
    "\n",
    "[2] HEBB, D. O.. ***Brain mechanisms and learning***. London: J. F. Delafresnaye, 1961.\n",
    "\n",
    "[3] MÁSSON, E.; WANG, Y.. ***Introduction to computation and learning in artificial neural networks***. European Journal of Operational Research, North-Holland, v. 47, 1990.\n",
    "\n",
    "[4] HAYKIN, S.. ***Redes neurais: princípios e prática***. Tradução de Paulo Martins Engel. 2. ed. Porto Alegre: Bookman, 2001.\n",
    "\n",
    "[5] BARONE, D. A. C.. ***Sociedades artificiais: a nova fronteira da inteligência nas máquinas***. Porto Alegre: Bookman, 2003.\n",
    "\n",
    "[6] RICIERI, A. P.; SANTOS, E. D. F. da S. L.. ***Radial basis function***. Prandiano e EDF Tecnologia, São Paulo, 2013.\n",
    "\n",
    "[7] SANTOS, E. D. F. da S. L.. ***Curso de python: radial basis function***. Prandiano e EDF Tecnologia, São Paulo, 2013.\n",
    "\n",
    "[8] Universidade de São Paulo, Insituto de Ciências Matemáticas e de Computação. ***Redes neurais artificiais:*** Disponível em: .  Acessado em: 02/05/2014.\n",
    "\n",
    "[9] Universidade Estadual de Maringá, Departamento de Informática. ***Neurais:*** Disponível em: . Acessado em: 09/05/2014.\n",
    "\n",
    "[10] SANTOS, E. D. F. da S. L.; T., G. G.; MANCINI, W. D.. ***Comunicação da informação nas redes neurais artificiais***. Disciplina: BC0506 Comunicação e Redes. Prof. Dr. Itana Stiubiener. Santo André, SP, Brasil, 09 de maio de 2014.\n",
    "\n",
    "[11] SANTOS, E. D. F. da S. L.. ***Projeto dirigido: funções de base radial.*** Universidade Federal do ABC (UFABC), Santo André, 2014.\n"
   ]
  }
 ],
 "metadata": {
  "kernelspec": {
   "display_name": "Python 3 (ipykernel)",
   "language": "python",
   "name": "python3"
  },
  "language_info": {
   "codemirror_mode": {
    "name": "ipython",
    "version": 3
   },
   "file_extension": ".py",
   "mimetype": "text/x-python",
   "name": "python",
   "nbconvert_exporter": "python",
   "pygments_lexer": "ipython3",
   "version": "3.11.5"
  }
 },
 "nbformat": 4,
 "nbformat_minor": 2
}

Owner

Citation (CITATION.bib)

@software{edendenis_2024_10672911,
  author       = {edendenis},
  title        = {{edendenis/BIGPropData: Initial release for 
                   register the application}},
  month        = feb,
  year         = 2024,
  publisher    = {Zenodo},
  version      = {0.0.1},
  doi          = {10.5281/zenodo.10672911},
  url          = {https://doi.org/10.5281/zenodo.10672911}
}

GitHub Events