首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     检索      

基于人工神经网络的涡轮盘蠕变可靠性分析方法
引用本文:李全通,景小宁,吕文林.基于人工神经网络的涡轮盘蠕变可靠性分析方法[J].航空动力学报,2003,18(2):211-215.
作者姓名:李全通  景小宁  吕文林
作者单位:1. 西北工业大学,航空动力与热力工程系,陕西,西安,710072
2. 空军工程大学,工程学院,陕西,西安,710038
摘    要:用ADINA程序计算的涡轮盘盘缘蠕变位移量的有限个结果对人工神经网络进行训练。利用Monte-Carlo法对基本随机变量进行随机抽样,并基于随机有限元方法思想用人工神经网络代替有限元程序计算涡轮盘盘缘蠕变位移量,进而分析涡轮盘蠕变可靠性。

关 键 词:航空、航天推进系统  人工神经网络  涡轮盘  蠕变  可靠性
文章编号:1000-8055(2003)02-0211-05
收稿时间:4/1/2002 12:00:00 AM
修稿时间:2002年4月1日

Artificial Neural Networks-Based Creep Reliability Analysis Method of Turbine Disk
Institution:Northwestern Polytechnical University,Xi'an710072,China;The Airforce Engineering University,Xi'an710038 China;Northwestern Polytechnical University,Xi'an710072,China
Abstract:The basic variables are sampled by Monte Carlo method. Instead of complicate finite element analysis,a Neural Network,which was well trained by the results of ADINA program,is used to calculate the displacement at the rim of turbine disc.As a result,this paper shows how to use Neural Network method to calculate the creep reliability of an aero engine turbine disc.
Keywords:aerospace propulsion  neural network  turbine disc  creep  reliability  
本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《航空动力学报》浏览原始摘要信息
点击此处可从《航空动力学报》下载免费的PDF全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号