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311.
基于RBF网络的航空发动机辨识模型 总被引:6,自引:3,他引:6
利用实测到的发动机飞行试验数据作为学习样本, 采用径向基函数 (RBF)神经网络建立了发动机的辨识模型。利用这种方法对不同飞行高度发动机的参数进行了辨识, 并与几种 BP网络进行了比较。研究结果表明: 这种方法具有训练时间短、学习速度快、辨识精度高等优点。 相似文献
312.
考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。 相似文献
313.
基于X射线探伤机空气比释动能率测量的数学模型,对其测量不确定度进行了评定。 相似文献
314.
315.
为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。 相似文献
316.
对航空发动机技术水平提高速度与投资强度这两个概念做了界定.利用有关数据,针对航空涡轮发动机的技术水平提高速度、最大推力、类型(涡喷或涡扇)与投资强度的定量关系建立了的一个数学模型,并对模型的应用进行了探讨. 相似文献
317.
建立了双密封结构系统的数学模型 ,通过理论分析和数值计算 ,揭示了双密封结构系统正压泄漏的漏率、漏量与泄漏时间关系的规律及其影响因素的结论。这些研究结果可用于双密封结构系统的设计、检漏和泄漏安全评估 ,以理论指导实践。 相似文献
318.
航空新型静电传感器建模与标定实验 总被引:1,自引:0,他引:1
静电传感器是一种用于航空发动机润滑油路中磨粒在线监测的新型传感器,为了对静电传感器的特性进行研究,改进了静电传感器的数学模型,设计了静电传感器标定装置。标定装置通过高压电场使油滴荷电,可以产生电量和极性可调的带电油滴,并可通过静电计准确测量产生的油滴电量。通过对数学模型的分析,以及标定实验的实验研究,确定了传感器的空间灵敏度分布;发现并验证了定速带电油滴沿着传感器固定径向位置移动时,静电传感器输出电压的峰值与施感电荷呈线性关系;通过标定实验获得了传感器的标定曲线,并进一步定量确定了传感器静态灵敏度在径向位置上的分布,标定实验也同时验证了数学模型的正确性。 相似文献
319.
基于广义回归神经网络的传感器故障检测 总被引:1,自引:1,他引:1
为了研究航空发动机试验中精确数学模型未知的多传感器故障诊断问题,采用基于广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)组的故障检测方法,提炼出传感器之间的约束关系和故障规律,构建了一组多输入多输出GRNN,用于估计传感器输出,与测量值生成残差,通过与门限值比较判断可疑传感器,找到神经网络组中的具有最小可疑传感器数的GRNN。采用可疑传感器的估计信号做为重构信号交叉验证其它GRNN。通过验证即可确定可疑传感器为最终故障传感器。为了控制神经网络的回归精度,将多输入多输出神经网络分解为多个多输入单输出网络。通过仿真数据验证了该方法用于传感器故障检测的可行性。 相似文献
320.