English (United Kingdom)

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/featured_content/oa?rat=en

https://curated-unify.zendy.io/wp-json/zendy-region/v1/highlighted_journal/

Global: Zendy Plus annual

Presents the access of premium content as premium feature

Premium Content

Presents the keyphrase highlighting as premium feature

Keyphrase Highlighting

Presents the summarisation as premium feature

Summarisation

Insights

Presents the pdf analysis as premium feature

PDF Analysis

Presents the zaia usage as premium feature

ZAIA

Global: Zendy Tools annual

Global: Zendy Free Plan

Global: Zendy Tools monthly

Global: Zendy Plus monthly

Neustale narůstajici provoz lokomotiv s velmi vysokým trakcnim výkonem v moderni železnicni dopravě způsobuje problemy s přenosem optimalniho hnaciho momentu z motoru na dvojkoli. Ztraty vyplývajici z nevhodných hodnot tociveho momentu vedou k prokluzu kol spojeným s nadměrným opotřebenim a omezeným zrychlenim. V modelech simulujicich dynamiku přenosu tociveho momentu z pohonne jednotky na dvojkoli jsou nejdůležitějsi submodely pohonu a rovnovahy mezi trakcnimi silami a jizdnimi odpory. Výzkum provaděný v ramci doktorských studijnich programů a SGS (Studentska grantova soutěž CVUT) se zaměřuje na zvysovani kvality těchto submodelů. Tento přispěvek je zaměřen na inovovanou cast v existujicim Simulink modelu využivajicim nove zdroje dat a technik modelovani. Nove možnosti regulace zajistěne pulzně-siřkovou frekvencni regulaci asynchronniho motoru budou použity pro automaticke poskytnuti optimalnich provoznich bodů. Představa využiti simulaci ziskaných dat je on-line uceni polynomicke neuronove jednotky jako aproximace soucasných jizdnich podminek.

sborník vědeckých prací vysoké školy báňské-technické univerzity ostrava. řada strojní/transactions of the všb-technical university of ostrava, mechanical series

Slip and Adhesion in a Railway Wheelset Simulink Model Proposed for Detection Driving Conditions Via Neural Networks