基于神经网络的旋转肋化强弯曲U型通道内压力分布特性预测

• 作者: 叶志锋 吉洪湖 王振樯
• 来源期刊: 燃气涡轮试验与研究
• 学科: 航空航天
• 关键词: 压力分布 预测 神经网络 旋转
• 年，卷（期）: 2004,（3）
• 所属期刊栏目: 试验与研究
• 页码范围: 14-16,30
• 页数: 4页
• 分类号: V231.91
• 字数: 3229字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-2620.2004.03.004

摘要

依据部分实验数据,利用神经网络对旋转肋化强弯曲U型通道的压力分布特性进行了预测.计算结果表明,当积累了一定的实验测量数据后,经过训练的人工神经网络能够对更高转动数下的通道内压力分布特性进行预测.但是由于U型通道内压力分布的强烈非线性特性,当实验数据较少时,这种预测能力将显著下降,甚至完全丧失.因此,积累相应的实验数据对于基于神经网络的U型通道内压力分布特性的预测是必要的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	吉洪湖	南京航空航天大学能源与动力学院	187	1517	20.0	26.0
2	叶志锋	南京航空航天大学能源与动力学院	44	414	11.0	19.0
3	王振樯	南京航空航天大学能源与动力学院	1	0	0.0	0.0