推进技术
推進技術
추진기술
JOURNAL OF PROPULSION TECHNOLOGY
2003年
3期
272-274
,共3页
于达仁%牛军%何保成%史新兴
于達仁%牛軍%何保成%史新興
우체인%우군%하보성%사신흥
涡轮喷气发动机%点火%人工神经元网络%先验估计
渦輪噴氣髮動機%點火%人工神經元網絡%先驗估計
와륜분기발동궤%점화%인공신경원망락%선험고계
在分析某弹用涡喷发动机燃烧室点火特性的基础上,提出利用结合先验知识的神经网络来识别发动机点火时刻的方法.一方面,该方法通过先验知识对神经网络原始输入样本进行更合理的重组.另一方面,用神经网络的信息分布来描述燃烧室的点火条件,可以全面融合影响点火性能的各种因素.根据与试车数据的比较,结果显示:在少量训练样本情况下,神经网络识别器能保证较好的收敛速度和泛化能力.该方法可用于发动机点火点在线识别.
在分析某彈用渦噴髮動機燃燒室點火特性的基礎上,提齣利用結閤先驗知識的神經網絡來識彆髮動機點火時刻的方法.一方麵,該方法通過先驗知識對神經網絡原始輸入樣本進行更閤理的重組.另一方麵,用神經網絡的信息分佈來描述燃燒室的點火條件,可以全麵融閤影響點火性能的各種因素.根據與試車數據的比較,結果顯示:在少量訓練樣本情況下,神經網絡識彆器能保證較好的收斂速度和汎化能力.該方法可用于髮動機點火點在線識彆.
재분석모탄용와분발동궤연소실점화특성적기출상,제출이용결합선험지식적신경망락래식별발동궤점화시각적방법.일방면,해방법통과선험지식대신경망락원시수입양본진행경합리적중조.령일방면,용신경망락적신식분포래묘술연소실적점화조건,가이전면융합영향점화성능적각충인소.근거여시차수거적비교,결과현시:재소량훈련양본정황하,신경망락식별기능보증교호적수렴속도화범화능력.해방법가용우발동궤점화점재선식별.
