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基于数据驱动的压气机特性图代理模型构建和优化
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作者 杨启融 王贺春 +3 位作者 杨传雷 王银燕 赵兴天 牟红雨 《舰船科学技术》 北大核心 2025年第3期89-94,共6页
本文通过对某船用柴油机的匹配涡轮增压器进行研究,得到了压气机的特性曲线。分析了压气机转速、质量流量、压比和效率之间的关系。为了拟合回归和预测压气机特性曲线,使用了一些广泛使用的代理模型,包括Kriging模型、响应面法(RSM)、... 本文通过对某船用柴油机的匹配涡轮增压器进行研究,得到了压气机的特性曲线。分析了压气机转速、质量流量、压比和效率之间的关系。为了拟合回归和预测压气机特性曲线,使用了一些广泛使用的代理模型,包括Kriging模型、响应面法(RSM)、人工神经网络(ANN)、径向基函数(RBF)和支持向量机(SVM)。代理模型用于精确预测涡轮增压器在特定时间的运行参数。采用代理模型对不同速度组的曲线进行拟合,研究了压力比与效率的整体预测建模方法,并通过数据分析了不同训练样本量对拟合精度的影响;通过遗传算法优化后的全转速下的代理模型的拟合精度提高,在样本数量较少时,其代理模型拟合结果的R~2超过95%。 展开更多
关键词 船舶发动机 涡轮增压器 代理模型 机器学习 压气机特性图
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