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摘要:
针对航空电机发热、散热受电机功率、结构以及由于海拔高度改变带来的大气温度、粘度、压力变化等众多因素影响和温升模型难以准确建立的问题,通过已有试验数据,建立起遗传算法-神经网络表面温升模型.实验表明,该模型实现了对航空电机温升的智能预测.
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步进电机线包温升
电阻法
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 航空电机温升智能预测研究
来源期刊 微电机 学科 工学
关键词 温升预测 BP网络 遗传算法 直流电动机
年,卷(期) 2008,(2) 所属期刊栏目 检测技术
研究方向 页码范围 89-91
页数 3页 分类号 TM381
字数 2706字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-6848.2008.02.026
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 易湘斌 兰州理工大学机电工程学院 15 51 4.0 6.0
2 阎树田 兰州理工大学机电工程学院 68 411 12.0 15.0
传播情况
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2015(1)
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研究主题发展历程
节点文献
温升预测
BP网络
遗传算法
直流电动机
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
微电机
月刊
1001-6848
61-1126/TM
大16开
西安市桃园西路2号
52-92
1972
chi
出版文献量(篇)
5187
总下载数(次)
13
总被引数(次)
33771
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