航空文献资源库

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基于GA-GRNN-GA的飞机发动机风扇叶片清洗参数优化: 作者： 董慧芬代玉行王渗 来源： 计算机应用与软件 年份： 2020 文献类型： 期刊 关键词： 清洁度超声波清洗遗传算法参数优化 广义回归神经网络; 描述： 基于GA-GRNN-GA的飞机发动机风扇叶片清洗参数优化

基于改进果蝇算法优化的GRNN航空发动机排气温度预测模型: 作者： 皮骏马圣张奇奇王力平崔东泽 来源： 航空动力学报 年份： 2019 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机排气温度 广义回归神经网络 改进的果蝇算法温度预测; 描述： 利用广义回归神经网络(GRNN)良好的非线性映射能力,对航空发动机排气温度(EGT)进行预测。由于GRNN的预测性能受宽度系数的影响,因此采用改进的果蝇算法优化广义回归神经网络(IFOAGRNN),并用优化后的GRNN对航空发动机的EGT进行预测。以某发动机为案例,选取相关参数作为预测模型的输入变量,EGT作为预测模型的输出变量。在相同的样本分配下,将FOA-GRNN(fruit fly optimization algorithm to optimize GRNN)、GRNN、自回归预测模型和优化的支持向量回归机作为对比算法。分析结果表明:IFOA-GRNN的收敛精度高于FOA-GRNN;IFOA-GRNN对EGT预测的平均相对误差为2.47%、拟合优度为0.850 6,其预测效果均优于其他对比算法;同时,IFOA-GRNN对噪声的敏感性也低于其他对比算法。

PCA-ANN在典型航空材料铝合金腐蚀数据预测中的应用: 作者： 邓俊豪陈荻云张博刘丽红王荣祥龚雨荷 来源： 环境技术 年份： 2023 文献类型： 期刊 关键词： 主成分分析 BP神经网络模拟热带海洋大气环境 广义回归神经网络 铝合金; 描述： 针对航空装备在热带海洋大气环境下服役时对金属材料大气腐蚀预测的需求，提出了主成分分析法（PCA）优化的BP神经网络（BPNN）和广义回归神经网络（GRNN）模拟热带海洋大气腐蚀预测模型。研究结果表明，PCA可以很好地对原始数据的进行特征提取，降低样本集的维度。PCA-BPNN和PCA-GRNN模型的拟合优度与预测精度没有明显的相关关系。与PCA-BPNN相比，PCA-GRNN的预测精度高、稳定性更好，这为模拟热带海洋大气腐蚀研究提供了新思路，具有较好的借鉴意义。

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