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为了实现对转桨水动力性能实时预报,基于BP神经网络构建对转桨水动力性能预报模型。首先,采用低阶速度势边界元法建立对转桨水动力性能预报模型,通过调整来流速度和前后桨转速开展对转桨水动力性能多工况计算,从而获得构建神经网络所需的样本空间。建立适用于对转桨水动力性能预报的神经网络架构,通过训练使其具备良好的泛化能力。以某组对转桨为研究对象开展水动力性能实时预报方法研究,结果表明,采用BP神经网络预报模型可获得与边界元法精度相当的预报结果,但该模型与边界元法相比计算所耗时间可以忽略不计,可有效实现对转桨水动力性能实时、快速预报。 相似文献
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张效松 《石家庄铁道学院学报》1997,10(1):6-10
对带摩擦弹性接触问题进行了分析,根据接触问题局部非线性的特点,将缩聚法的思想应用于接触问题分析,对于比例加载情况,提出了一种带摩擦弹性接触问题分析的边界元全量缩聚迭代格式,提高了迭代求解的效率。利用编制的通用程序对两个算例进行了求解,获得了满意的结果。 相似文献