10.3969/j.issn.1009-0134.2022.07.008
BP神经网络在涡轴发动机参数换算中的应用
带自由涡轮的涡轴发动机的参数换算关系难以表达为具体的函数形式,首次将神经网络用于涡轴发动机的参数换算.对某型涡轴发动机开展了试验,获得了多台发动机不同大气条件下的试验数据,完成了数据集的标注和划分,并进行预处理.分析了涡轴发动机参数换算的影响因素,确定了模型输入.针对功率、燃气温度、燃油流量和空气流量换算分别建立了BP神经网络模型,选定了损失函数,采用误差逆传播算法对四个BP神经网络进行了训练.将训练好的神经网络用于另外两台发动机的参数换算进行测试,与传统换算公式相比:BP神经网络换算模型的精度和稳定性都远高于传统换算公式.该方法拓展了神经网络的应用范围,有良好的工程价值,可供其它型号航空发动机研制参考.
BP神经网络、航空发动机、参数换算、精度、稳定性
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TP39(计算技术、计算机技术)
2022-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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