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《中国航天第三专业信息网第三十九届技术交流会暨第三届空天动力联合会议论文集——S07结构、强度和可靠性技术》2018年
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基于BP神经网络的航空发动机性能退化程度预测

宋述芳  何入洋  
【摘要】:航空发动机的正常运行是飞行安全的重要保障。然而航空发动机结构复杂,其失效模式多样,存在竞争关系及相关性,这使得航空发动机性能退化程度的预测困难重重。本文利用某航空发动机的性能监测数据,考虑了涡轮后燃气温度、燃油消耗量偏差、高压转子转速、滑油压力、高\低压转子振动值、在翼时间等因素的影响,采用BP神经网络算法对航空发动机性能退化程度进行分析和预测。依据各因素的重要性分析结果,仅用重要因素作为输入变量,可得到与工程实际一致的发动机性能退化结果,准确、客观地反应了航空发动机性能变化。
【作者单位】:西北工业大学航空学院
【基金】:国家自然科学基金项目(NSFC51308459) 中央高校基本科研业务费(310201401JCQ01014和3102015 BJ(Ⅱ)CG0009)的资助
【分类号】:TP183;V263.6

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【参考文献】
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【共引文献】
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【二级参考文献】
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中国博士学位论文全文数据库 前10条
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7 高剑伟;基于统计学的维修决策及其在航空发动机系统中的应用[D];哈尔滨工业大学;2018年
8 黄靖;中航湖南通发国际工贸分公司的生产管理改进研究[D];湖南大学;2018年
9 李绍宗;基于AI-ESTIMATE的航空发动机振动分析系统研究[D];合肥工业大学;2018年
10 宋强;全向轮驱动航空发动机六轴数控安装架车研究[D];大连理工大学;2018年
相关机构
>厦门理工学院
>沈阳黎明航空发动机(集团...
>陕西师范大学地理科学与旅...
>中国航发控制系统研究所
>南京大学水科学系
>郑州大学水科学研究中心
>兰州大学信息科学与工程学...
>郑州大学水利与环境学院
>北京航空航天大学
>西南交通大学
相关作者
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>魏大盛 >陶和平
>邓健 >邢建湘
>肖磊 >王璐璐
>张小凡 >邓文革
>孙万胜 >宋述芳
>刘圣平 >梁爱侠
>葛淼 >左其亭
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