| 基于BP神经网络的涡扇发动机部件特性研究 |
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| 引用本文： | 雷积红,陈策,李军,桑增产. 基于BP神经网络的涡扇发动机部件特性研究[J]. 燃气涡轮试验与研究, 2003, 16(4): 15-17 |
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| 作者姓名： | 雷积红 陈策 李军 桑增产 |
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| 作者单位： | 空军工程大学,工程学院,西安,710038 |
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| 摘 要： | 针对发动机特性计算中数据插值精度不高和部件特性的小转速数据难以获得的问题．建立了对部件特性数据进行识别学习的BP神经网络，从而实现了精确插值和对未知特性数据的推测。通过对网络输出结果的分析，表明该网络具有较强的实用性和准确性。
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| 关 键 词： | BP神经网络 航空发动机 反向传播网络 数据插值精度 涡轮风扇发动机 网络输出 |
| 文章编号： | 1672-2620(2003)04-0015-03 |
| 修稿时间： | 2003-05-12 |
A Study of Turbofan Component Characteristic Based on Back-propagation Network |
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| LEI Ji - hong,CHEN Ce,LI Jun,SANG Zeng - chan. A Study of Turbofan Component Characteristic Based on Back-propagation Network[J]. Gas Turbine Experiment and Research, 2003, 16(4): 15-17 |
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| Authors: | LEI Ji - hong CHEN Ce LI Jun SANG Zeng - chan |
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| Abstract: | In order to improve precision of data interpolation and overcome the difficulty of the acquisi-tion of low rotate speed data in engine characteristic computing,a Back-propagation network model is es-tablished to study and identify the data of engine components characteristic.Then,an accurate interpola-tion and speculation on the unknown characteristic data is achieved.The analysis of network ' s output re-sults indicates a better practicability and veracity of the network. |
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| Keywords: | aero-engine characteristic computing engine components characteristic Back-propagation network |
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