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基于PSO-BP神经网络的涡轴发动机重量估算方法研究

余健雄  黄兴  
【摘要】:以具有离心压气机构型的涡轴发动机为研究对象,采用PSO-BP神经网络重量估算模型对发动机概念设计阶段的重量估算进行了研究。利用统计的发动机数据对建立的神经网络模型进行训练和测试,并与基于多元线性回归分析的估算结果进行了对比。结果表明,采用粒子群优化神经网络模型估算涡轴发动机重量的方法合理可行,估算结果具有较高的精度,误差小于5%,具有工程应用价值。

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