【摘 要】
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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
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院,中国航空动力控制系统研究所
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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，而且具有较好的实时性。
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