固體燃料沖壓發動機燃速的人工神經網絡辨識

由于固體燃料沖壓發動機（SFRJ）結構的特殊性，其燃速的預測比較困難。為探討燃速對于不同飛行工況的依賴性，對模擬試驗的結果采用BP人工神經網絡進行了辨識，并將辨識結果與用最小二乘法辨識的結果進行比較。從辨識的結果來看，這種辨識方法具有精度高、處理實驗數據迅速、能進行在線辨識等特點，能夠較好地滿足工程應用的要求。此外，在利用人工神經網絡對類似的大樣本系統進行辨識時，如果能采用一些數學上的處理技巧，可大大加快訓練速度。

作 者： 陳小前 王振國 譚建國 楊濤 張為華   作者單位： 國防科技大學 航天與材料工程學院,  刊 名： 航空動力學報  ISTIC EI PKU 英文刊名： JOURNAL OF AEROSPACE POWER  年，卷(期)： 2001 16(1)  分類號： V435  關鍵詞： 燃速   系統辨識   人工神經網絡   最小二乘法  

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