基于RBF神经网络的涡轮性能预测

曹志松; 朴英

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基于RBF神经网络的涡轮性能预测

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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。

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来源
《科技与创新》 |2007年第28期|9-10|共3页
作者
曹志松; 朴英;
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作者单位

清华大学;

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正文语种 chi
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
航空发动机; 遗传算法; 均匀设计; 径向基神经网络;

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