典型文献
基于智能神经网络的航空发动机运行安全分析
文献摘要：
为提高航空发动机运行安全分析的精度和计算效率,提出了一种航空发动机运行状态下的时变安全性分析方法.所提方法结合飞行任务特点和航空发动机工作特性,以提取的快速存取记录器(QAR)信息为分析数据,依托数据包络分析法,考虑航空发动机运行过程中发动机工作状态、燃/滑油工作状态、飞机飞行状态、运行外界条件4类因素对运行安全性进行分析.针对航空发动机运行安全影响因素的高度非线性和强耦合性,提出了一种PSO/BR-ANN智能神经网络模型.所提模型基于人工神经网络(ANN)算法通过改进粒子群优化(PSO)算法和贝叶斯正则化(BR)算法进行优化.通过对B737-800机型一次北京至乌鲁木齐飞行任务的航空发动机运行安全分析,得到了时变的航空发动机安全裕度,验证了方法的有效性.通过对PSO/BR-ANN、随机森林、ANN这3种算法进行比较,说明PSO/BR-ANN智能神经网络模型提高了分析精度和计算效率.所提方法和模型可以为航空发动机的运行安全分析、特情处理、维修及设计提供有益参考.
文献关键词：
航空发动机;运行安全;深度学习;智能算法;人工神经网络;QAR运行数据
中图分类号：
作者姓名：
刘佳奇;冯蕴雯;路成;薛小锋;潘维煌
作者机构：
西北工业大学航空学院,西安 710072
文献出处：
引用格式：
[1]刘佳奇;冯蕴雯;路成;薛小锋;潘维煌-.基于智能神经网络的航空发动机运行安全分析)[J].航空学报,2022(09):128-139
A类：
B类：
航空发动机,机运,安全分析,计算效率,安全性分析,机工,工作特性,快速存取记录器,QAR,数据包络分析法,工作状态,滑油,油工,飞机飞行,外界条件,运行安全性,安全影响因素,高度非线性,强耦合,耦合性,PSO,BR,ANN,人工神经网络,改进粒子群优化,贝叶斯正则化,B737,机型,乌鲁木齐,安全裕度,分析精度,特情处理,智能算法,运行数据
AB值：
0.28584
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