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为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3%,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5%;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3%.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考. 相似文献
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提出了一种基于三角形及四面体非结构网格的有限体积法(FVM),用以鲁棒且精确地求解不可压粘性流动问题.与传统的FVM方法仅将体积分平均值(VIA)作为计算变量的做法不同,本文提出的方法将VIA及点值(PV)同时作为计算变量并在每个迭代步进行计算更新.VIA以通量形式进行计算以确保数值守恒,PV可以通过控制方程的不同形式进行求解更新,无需守恒,因此可以采用非常高效的方法进行求解.将PV作为增加的变量使得紧致网格模板得以实现更高阶精度的重构,而且由此获得的数值模型对于非结构网格变得更鲁棒.本文针对二维/三维的三角形/四面体非结构网格提出了数值格式,给出了几个基准测试算例,验证了本文提出的数值方法在采用非结构网格求解不可压粘性流动问题时的精确性和鲁棒性. 相似文献