【摘 要】
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本文利用人工神经网络对某型航空发动机在全飞行包线内的稳态、动态特性(非加力状态)进行建模,网络的训练样本来自该发动机在高空试车台的试车数据.模型的输入量包括燃油
【机 构】
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南京航空航天大学南京航空航天大学;中国航空动力控制系统研究所
【出 处】
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中国航空学会第十二届发动机自动控制学术会议
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本文利用人工神经网络对某型航空发动机在全飞行包线内的稳态、动态特性(非加力状态)进行建模,网络的训练样本来自该发动机在高空试车台的试车数据.模型的输入量包括燃油流量、喷口面积、高度及马赫数,输出量则包括高、低压转子的转速及各截面的温度和压力.计算表明,当具有足够多的训练样本时,神经网络模型不仅在整个飞行包线内具有较高的稳态、动态精度,而且具有很好的实时性.
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