基于改进RBF神经网络的试车台推力仿真

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.

关键词：航空发动机、神经网络、线性相关性、试车台

所属期刊栏目：10

分类号：TP183(自动化基础理论)

在线出版日期：2010-11-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共3页

页码：6760-6762