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根据【检索词:
神经网络 航空器材 预测 消耗
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关键词
基于递归径向基
神经网络
的
航空
发动机盘腔瞬态壁温
预测
作者:
李振环
王海
丁小飞
刘太秋
王春华
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
RBF神经网络
空气系统
瞬态壁温预测
多维重构
描述:
针对
航空
发动机空气系统盘腔瞬态壁温动态
预测
难的问题,提出了一种基于径向基
神经网络
的递归
预测
模型。首先通过时序数据多维重构的方法建立训练样本,强化径向基
神经网络
对“时滞性”的
预测
能力,分析了模型固有超
基于内嵌物理约束
神经网络
模型的
航空
发动机数字工程模型
作者:
林志富
肖洪
王占学
张晓博
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征处理
航空发动机
数字工程模型
性能参数预估
内嵌物理约束神经网络
描述:
神经网络
模型的策略,构建了内嵌物理约束的
神经网络
架构,基于该架构建立了用于
航空
发动机推力预估的数字模型。此外,给出了一种特征筛选方式,并利用不同数据集对模型进行了验证。计算结果表明:数字模型推力预估的平均
基于降维和随机森林的
航空
发动机涡轮盘应力
预测
作者:
徐敬沛
王学民
卿华
何云
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
降维
随机森林
涡轮盘
寿命管理
描述:
为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据,基于统计学习和机器学习方法,提出基于降维和随机森林的
航空
发动机涡轮盘应力
预测
模型,以发动机可测参数作为初始特征,通过相关性分析、主
基于内嵌物理约束
神经网络
模型的
航空
发动机数字工程模型
作者:
林志富
肖洪
王占学
张晓博
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
特征处理
航空发动机
数字工程模型
性能参数预估
内嵌物理约束神经网络
描述:
神经网络
模型的策略,构建了内嵌物理约束的
神经网络
架构,基于该架构建立了用于
航空
发动机推力预估的数字模型。此外,给出了一种特征筛选方式,并利用不同数据集对模型进行了验证。计算结果表明:数字模型推力预估的平均
航空
压气机流动稳定性
预测
研究进展
作者:
孙晓峰
何晨
刘小华
马云飞
孙大坤
来源:
推进技术
年份:
2018
文献类型 :
期刊
关键词:
压缩性
叶尖间隙
压气机
流动稳定性
气动掠
描述:
在
航空
压气机设计阶段,对其稳定裕度进行快速、准确评估,防患于未然,具有迫切需求和重要意义。首先评述了现有的压气机流动稳定性理论
预测
方法,并重点就近期发展起来的叶轮机流动稳定性通用理论做了系统的介绍
考虑起飞工况的
航空
发动机性能退化
预测
研究
作者:
赵洪利
许博文
张青
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
非线性维纳
局部线性嵌入算法
性能退化
工况修正
描述:
针对现阶段
航空
发动机性能退化建模研究没有考虑起飞工况的影响问题,提出了基于修正的非线性维纳过程发动机性能退化建模方法。该方法结合了同类型号发动机的历史性能退化数据与个体发动机的实时退化和工况数据
基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的
航空
发动机性能参数在线
预测
作者:
曹惠玲
王冉
来源:
推进技术
年份:
2020
文献类型 :
期刊
关键词:
支持向量机
航空发动机
遗传算法
滑动时窗策略
在线预测模型
描述:
基于滑动时窗策略自适应优化支持向量机的
航空
发动机性能参数在线
预测
航空
发动机滑油回油管内的流型识别及含气率
预测
研究
作者:
李澍
胡剑平
谭逸
朱鹏飞
吕亚国
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
回油管
分布系数修正
压力特征
润滑系统
流型识别
含气率预测
描述:
发动机润滑系统回油管内油气两相介质的流动特性直接影响系统中回油泵及散热器的工作特性。为辨别回油管内油气两相流流型和建立含气率
预测
关系式,本文搭建了模拟轴承腔回油管流动的实验系统,并依据涡轴发动机回
基于降维和随机森林的
航空
发动机涡轮盘应力
预测
作者:
徐敬沛
王学民
卿华
何云
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
主成分分析
降维
随机森林
涡轮盘
寿命管理
描述:
为了给发动机涡轮盘寿命管理提供有效的数据输入及后续工程应用提供依据,基于统计学习和机器学习方法,提出基于降维和随机森林的
航空
发动机涡轮盘应力
预测
模型,以发动机可测参数作为初始特征,通过相关性分析、主
基于堆栈自编码器和DeepAR的
航空
发动机剩余寿命
预测
作者:
李浩
王卓健
李哲
陈煊
李园
来源:
推进技术
年份:
2023
文献类型 :
期刊
关键词:
航空发动机
寿命预测
深度学习
预测模型
数据融合
描述:
针对现有
航空
发动机剩余寿命
预测
大多基于单点
预测
模式,不能准确给出
预测
结果置信区间的问题,提出了一种基于堆栈自编码器结合DeepAR模型的概率分布
预测
模型。首先,堆栈自编码器通过无监督式深度学习对
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