全部
图书
期刊
学位论文
会议论文
报纸
图片
视频
新闻
关键词
- 基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
- 作者： 刘超 熊静 来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测 航空发动机 粒子群算法 NARX神经网络
- 描述： 航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。提出了一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型，用来准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势；通过准确预测航空发动机输出的传感器数据，以达到有效监测航空发动机的工况状态的目的。实验结果显示，预测模型所得性能参数发动机工作站温度、高压转子转速、发动机工作站压力值和低压转子转速的均方误差分别为0.00652、0.00525 、0.0093和0.00912 。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效地预测发动机性能参数且相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。
- 基于NARX网络的航空发动机性能参数预测优化
- 作者： 刘超 熊静 来源： 农业装备与车辆工程 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数据预测 航空发动机 粒子群算法 NARX神经网络
- 描述： 航空发动机的构造复杂性使得发动机工况监测成为一项困难的任务。为了准确预测航空发动机运行时传感器数据的变化趋势，提出一种基于粒子群算法优化的NARX神经网络预测模型。通过准确预测航空发动机输出的传感器数据，达到有效监测航空发动机工况状态的目的。实验结果显示，预测模型所得性能参数——发动机工作站温度、高压转子转速、发动机工作站压力值和低压转子转速的均方误差分别为0.006 52,0.005 25，0.009 3,0.009 12。结果表明，所提出的基于粒子群算法优化NARX网络能够有效预测发动机性能参数，相较于传统NARX网络、传统BP神经网络和粒子群算法优化的BP神经网络，在预测准确度上有较大优势，为基于飞参数据进行发动机健康管理与监测提供了良好的数据支持。
- 面向航空发动机研制的数字孪生定义研究
- 作者： 刘超 蔚夺魁 梁春华 潘若痴 黎旭 孙明霞 桓明姣 来源： 航空发动机 年份： 2023 文献类型 ： 期刊 关键词： 数字孪生 航空发动机 定义 孪生模型
- 描述： 数字孪生是21世纪诞生的一种技术体系和工作模式，目前已经在学术界、工业界和官方研究机构得到广泛研究和实践应用。为了在航空发动机研制中准确运用数字孪生，就必须明确其定义及内涵。在前期通过文献统计分析得到数字孪生定义模型的基础上，对不同研究视角下的典型定义进行分析、归纳，明确数字孪生的核心要素，以及不同要素的相互关系、在数字孪生中的作用。以此得到面向复杂装备研制的数字孪生定义，并结合航空发动机研制的特定实践，将之具象化为航空发动机研制的数字孪生定义。结果表明：面向航空发动机研制的数字孪生定义核心要素是发动机实体、孪生模型、数据和交互，数字孪生以航空发动机实体为实现载体，以孪生模型为实现功能的核心，以数据和交互作为媒介和推动手段，最终达到提高航空发动机质量、保障航空发动机运行的目的。