基于神经网络的螺旋桨敞水性能预测

翟鑫钰; 陆金桂

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基于神经网络的螺旋桨敞水性能预测

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为了快速预测螺旋桨的敞水性能,提出了一种基于神经网络的螺旋桨敞水性能预测方法。首先,采用CFD软件进行螺旋桨敞水性能数值计算;然后,将计算所得的42组数据作为学习样本,随机选择其中的80%作为误差反向传播算法(BP)神经网络模型的训练集,其余20%作为验证集;最后,通过数值实验来研究神经网络的隐含层节点数、学习精度和神经网络模型准确性之间的关系,以获取准确性最高的神经网络模型。以AU型5叶螺旋桨的敞水效率实验结果来验证神经网络预测结果的准确性,结果表明:神经网络预测值的平均相对误差为2.8%,可满足快速、准确预测敞水性能的要求。

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来源
《南京工业大学学报（自然科学版）》 |2022年第3期|291-297|共7页
作者
翟鑫钰; 陆金桂;
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作者单位

南京工业大学机械与动力工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类水力原动机、水轮机;
关键词
螺旋桨; 敞水效率; CFD数值计算; 神经网络; 性能预测;

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