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- 改进的BP神经网络对飞机换热器结垢厚度预测
- 作者： 杜林颖 于鸿彬 侯立国 汪天京 来源： 计算机仿真 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 结垢厚度 预测 飞机热交换器
- 描述： )之间的网络预测模型。模型包括4个输入神经元,9个隐含层神经元和1个输出层神经元。训练结果表明,改进之后的BP神经网络模型不仅克服了原始BP神经网络收敛速度慢,稳定性差的特点,还可以以较高的精度预测换热器的结垢厚度。
- 基于深度学习的航空发动机性能预测
- 作者： 王福洋 来源： 大连理工大学 年份： 2020 文献类型 ： 学位论文 关键词： 性能预测 航空发动机 剩余寿命 深度学习
- 描述： 基于深度学习的航空发动机性能预测
- 飞行状态影响太阳能飞机中组件性能的研究
- 作者： 金鑫 肖文波 叶国敏 夏情感 吴华明 章文龙 涂继亮 何银水 来源： 航空学报 年份： 2020 文献类型 ： 期刊 关键词： 性能预测 光伏组件 太阳能飞机 电池性能 飞行参数
- 描述： 本文基于光伏组件产生功率模型，研究了太阳能飞机中飞行速度、高度、时间及区域等状态参数影响组件性能的规律。以单晶硅组件及Xihe太阳能飞机为研究对象，得出结论为:当飞机飞行速度增加时，组件产生的功率随之增加但趋于饱和。原因在于速度的增加能有效降低组件的表面温度，但提升是有限的。飞机所需的功率随飞行速度呈现指数增加，且组件产生的功率与飞机所需的功率有能量平衡点。组件产生的功率随飞行高度的增加而增加，但有饱和的趋势。原因在于，当飞行高度上升，大气温度随之下降，组件表面温度下降；同时海拔越高，大气密度和大气通透率越小，太阳辐射增加，从而组件产生的功率增加了；饱和的原因在于组件本身性能的限制。一天之中，组件产生的功率基本以太阳时12点为中心左右近似对称，中午最强；一年中组件性能在夏季最强，冬季最弱。原因在于组件性能主要由所受太阳辐射决定。随着纬度的增加，组件产生的功率减小。原因在于，纬度越高，太阳高度角越小，组件所能接受到的太阳辐射也就越小；纬度越低，组件总产生功率越高且平稳。纬度低的地区更适合太阳能飞机的飞行。该文为太阳能飞机的能量分配、长时间驻空提供一定的帮助。