基于改进RBF神经网络的试车台推力仿真  

Test Bench Thrust Simulation Based on Improved RBF Neural Network

作　　者：宋江涛[1] 魏海涛[1] 杨晓[1] 

机构地区：[1]中国飞行试验研究院,西安710089

出　　处：《科学技术与工程》2010年第27期6760-6762,共3页Science Technology and Engineering

摘　　要：将改进的RBF神经网络技术和相关性分析用于航空发动机非线性的推力仿真,使用航空发动机试车台的若干实际性能参数作为输入,计算发动机在不同大气条件下和不同工作状态下的实际推力,仿真结果表明,设计的改进RBF神经网络系统可准确地得到不同大气温度下发动机的实际推力,从而为发动机的试车工作提供指导。Improved RBF neural network technology and correlation analysis are applied to non-linear thrust simulation system,inputting several actual parameters from the aero engine test bench,so as to calculate the actual thrust force at different atmospheric conditions and different functional modes.The simulation results indicated that,the neural network system can obtain engine’s actual thrust force at different atmospheric conditions,wphich suply instructions for engine’s trial run.

关 键 词：航空发动机 神经网络 线性相关性 试车台 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]