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发动机中存在上下游干涉作用,上游叶片的尾迹流会引起下游叶片发生强迫振动。针对这一现象,提出了采用神经网络模型的方法辨识尾流激励下的叶片气动力。通过计算流体力学(CFD)方法获得时域尾流压力波及其叶片气动力作为训练信号和测试信号,分别用BP神经网络和NARX神经网络建立尾流激励下的叶片气动力辨识模型,对测试信号的叶片气动力进行辨识,并与CFD结果进行比较,探究这两种辨识模型的计算精度。算例结果表明基于NARX神经网络的叶片气动力辨识模型较基于BP神经网络的叶片气动力辨识模型计算精度更高,泛化能力更强。基于NARX神经网络的尾流激励叶片气动力辨识模型,可以快速准确地辨识不同振幅的随机尾流激励和周期尾流激励下的叶片气动力。 相似文献
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粒子滤波是目前解决非线性、非高斯系统问题的主流方法,为克服粒子退化对粒子滤波性能的影响,提出了一种基于大爆炸-大坍塌(BB-BC)优化算法的智能化粒子滤波算法。将大爆炸-大坍塌优化算法应用于重采样,以迭代机制设计解决粒子退化问题。仿真结果表明,该算法与标准粒子滤波算法相比计算简单,滤波效果优于标准粒子滤波算法。 相似文献
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