制造业自动化
製造業自動化
제조업자동화
Manufacturing Automation
2015年
18期
86-92,105
,共8页
黄燕晓%李书明%王凌云%张莹
黃燕曉%李書明%王凌雲%張瑩
황연효%리서명%왕릉운%장형
航空发动机%核心单元体%性能评估%BP神经网络%逼近理想解法
航空髮動機%覈心單元體%性能評估%BP神經網絡%逼近理想解法
항공발동궤%핵심단원체%성능평고%BP신경망락%핍근이상해법
针对航空发动机管理"安全关口前移"的新要求,提出从核心单元体层面进行性能评估.依据发动机工作原理提出显著影响性能的核心单元体及可测参数;以BP神经网络建立核心单元体可测参数与Cycles、DEGT性能参数的非线性网络,验证可测参数的有效性;以TOPSIS信息熵构建核心单元体性能评估模型.以PW4077D发动机1441-1751Cycles信息进行模型验证,并与PCA模型比较,结果显示:两种模型都得出核心单元体性能随着Cycles增加而下降,但TOPSIS信息熵模型能显示HPC和HPT性能下降过程复杂,比PCA模型评估精度高.故为选取重点管理单元体提供依据,实现从整机到单元体的前移,提高预警裕度.
針對航空髮動機管理"安全關口前移"的新要求,提齣從覈心單元體層麵進行性能評估.依據髮動機工作原理提齣顯著影響性能的覈心單元體及可測參數;以BP神經網絡建立覈心單元體可測參數與Cycles、DEGT性能參數的非線性網絡,驗證可測參數的有效性;以TOPSIS信息熵構建覈心單元體性能評估模型.以PW4077D髮動機1441-1751Cycles信息進行模型驗證,併與PCA模型比較,結果顯示:兩種模型都得齣覈心單元體性能隨著Cycles增加而下降,但TOPSIS信息熵模型能顯示HPC和HPT性能下降過程複雜,比PCA模型評估精度高.故為選取重點管理單元體提供依據,實現從整機到單元體的前移,提高預警裕度.
침대항공발동궤관리"안전관구전이"적신요구,제출종핵심단원체층면진행성능평고.의거발동궤공작원리제출현저영향성능적핵심단원체급가측삼수;이BP신경망락건립핵심단원체가측삼수여Cycles、DEGT성능삼수적비선성망락,험증가측삼수적유효성;이TOPSIS신식적구건핵심단원체성능평고모형.이PW4077D발동궤1441-1751Cycles신식진행모형험증,병여PCA모형비교,결과현시:량충모형도득출핵심단원체성능수착Cycles증가이하강,단TOPSIS신식적모형능현시HPC화HPT성능하강과정복잡,비PCA모형평고정도고.고위선취중점관리단원체제공의거,실현종정궤도단원체적전이,제고예경유도.
