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航空发动机试飞趋势监控模型数据样本容量优化
引用本文:高扬,潘鹏飞,马明明.航空发动机试飞趋势监控模型数据样本容量优化[J].燃气涡轮试验与研究,2018(3).
作者姓名:高扬  潘鹏飞  马明明
作者单位:中国飞行试验研究院
摘    要:建立了数据样本库任意两点之间的欧式距离。基于遗传算法对样本容量进行优化,确保满足模型预测精度条件下最大化样本之间的欧式距离,以此确定发动机建模所需的最小数据样本库。在航空发动机实际科研试飞推广应用中,通过有针对性地安排试飞内容,只需要5~6个架次即可建立发动机全状态趋势监控模型,大幅缩短了仿真建模周期。该技术可提高趋势监控模型在非样本点上的表现性能,对后续发动机实时趋势监控的实施有很大的借鉴和指导作用。

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