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基于卷积神经网络的涡扇发动机个体差异偏差修正方法

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本发明公开了一种基于卷积神经网络的涡扇发动机个体差异偏差修正方法，包括以下步骤：基于标称涡扇发动机部件级模型，建立个体差异涡扇发动机部件级模型，并生成个体差异偏差修正训练数据集；设计涡扇发动机全包线个体差异偏差修正精度评价指标，优化涡扇发动机个体差异偏差修正模型网络结构及参数；根据所得到的个体差异偏差修正模型，对标称涡扇发动机机载模型的输出进行修正。本发明基于热力学部件级模型生成训练数据集，解决了真机数据获取难的问题；建立的个体差异偏差修正模型，能够有效缩减数据维度，提取特征信息，提升全包线范围内个体差异偏差修正的动态精度。

著录项

公开/公告号CN115016270A

专利类型发明专利
公开/公告日2022-09-06

原文格式PDF
申请/专利权人南京航空航天大学;
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申请/专利号CN202210610630.5
发明设计人朱逸阳;肖霄;黄金泉;陈颖;
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申请日2022-05-31
分类号G05B13/04;
代理机构南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙);
代理人秦秋星
地址 210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号
入库时间 2023-06-19 16:42:59

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2022-09-06

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