10.3969/j.issn.1008-0570.2007.28.004
基于RBF神经网络的涡轮性能预测
针对某型弹用航空发动机涡轮,建立了基于径向基函数神经网络的性能预测近似模型.由均匀设计提供训练样本,选取静叶叶身5个关键截面上的7个参数作为设计变量,涡轮效率作为输出变量,采用遗传算法对径向基网络进行训练,并和BP网络算法求解的模型进行了对比.结果表明:该算法能够广泛地利用样本空间,得到较高的训练和测试精度;构建的RBF网络具有较小的网络规模,较强的泛化能力.
航空发动机、遗传算法、均匀设计、径向基神经网络
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TP391(计算技术、计算机技术)
2007-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
9-10,83