技术编号:15183211
提示:您尚未登录,请点 登 陆 后下载,如果您还没有账户请点 注 册 ,登陆完成后,请刷新本页查看技术详细信息。本发明涉及一种基于深度学习算法的航空发动机全包线模型自适应修正方法,具体的说,是指在航空发动机全包线工作范围内,一种实现模型输出对试车数据精确逼近的模型修正技术,属于航空发动机建模与仿真技术领域。背景技术本发明依托背景为某型小涵道比涡扇发动机的非线性部件级数学模型。目前常用的航空发动机部件级模型都是依据航空发动机的标称特性建立,忽略了不同航空发动机之间的性能差异。此外,发动机多部件协同工作,即使部件的模型特性十分精确,但部件间的相互影响、制造与装配误差、使用磨损和性能蜕化等因素产生的干扰,使得由...
注意:该技术已申请专利,请尊重研发人员的辛勤研发付出,在未取得专利权人授权前,仅供技术研究参考不得用于商业用途。
该专利适合技术人员进行技术研发参考以及查看自身技术是否侵权,增加技术思路,做技术知识储备,不适合论文引用。
请注意,此类技术没有源代码,用于学习研究技术思路。