典型文献
基于改进蚁群算法和Mann-Kendall法的涡桨发动机性能预测
文献摘要：
针对涡桨发动机复杂、非线性的工作环境,利用层次分析(AHP)法提取发动机工作状态特征参数,考虑各特征参数对工作状态识别的影响,以特征参数加权的改进蚁群算法为基础,进行发动机同一工作状态识别、聚类,并采用Mann-Kendall法开展发动机性能预测分析.利用多台涡桨发动机性能参数飞参数据进行验证,结果表明:该方法能准确识别发动机起飞、额定工作状态,巡航以下工作状态识别准确率达84％以上;此外,发动机性能预测效率提升了近50％,而预测错误率小于10％,可以满足航空兵部队维修保障工作的实际需要.
文献关键词：
涡桨发动机;工作状态;性能预测;改进蚁群算法;Mann-Kendall法
中图分类号：
作者姓名：
王佳;王博
作者机构：
中国人民解放军95580部队,贵阳550031
文献出处：
引用格式：
[1]王佳;王博-.基于改进蚁群算法和Mann-Kendall法的涡桨发动机性能预测)[J].航空动力学报,2022(06):1306-1313
A类：
B类：
改进蚁群算法,Mann,Kendall,涡桨发动机,性能预测,对涡,机工,工作状态识别,预测分析,多台,发动机性能参数,飞参数据,准确识别,起飞,额定,巡航,识别准确率,错误率,航空兵,兵部,维修保障
AB值：
0.255336
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