【摘 要】
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由于缺乏相关实验数据,压气机的全转速性能曲线往往难以获得.从有限的数据点出发,搭建了不同的神经网络预测模型并做了相关讨论,同时提出了能有效处理特性线的新建模思路.结
【机 构】
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清华大学热能工程系热科学与动力工程教育部重点实验室
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由于缺乏相关实验数据,压气机的全转速性能曲线往往难以获得.从有限的数据点出发,搭建了不同的神经网络预测模型并做了相关讨论,同时提出了能有效处理特性线的新建模思路.结果表明,RBF神经网络能够更好地吻合实验样本,而BP神经网络则预测性能更佳.最后提出了考虑IGV的处理方法,并利用燃气轮机的实际运行数据对预测模型进行了检验,证明该方法能够很好地描述压气机的动态性能,可为燃气轮机的动态过程模拟提供参考.
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