Neural Network Modeling of Axial Flow Compressor Off-design Performance
محل انتشار: دهمین کنفرانس دینامیک شاره ها
سال انتشار: 1385
نوع سند: مقاله کنفرانسی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 2,559
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
این مقاله در بخشهای موضوعی زیر دسته بندی شده است:
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
CFD10_045
تاریخ نمایه سازی: 14 اسفند 1385
چکیده مقاله:
GRNN is employed to reconstruct the compressor performance map. Two different models are adopted to examine the accuracy of the GRNN technique. The results indicate that the GRNN predictions for both models are very sensitive to the width of the probability σ. Further, since the distribution of the training data is multimodal with large variance differences modes, a local optimized value for the probability is suggested providing a more accurate result compared to an overall value for the probability. Furthermore, the sensitivity of the GRNN technique to the number of training data is investigated. The results show that as the number of samples is reduced to about 70% of the available samples, the performance map is predicted with an accuracy of approximately 90%. In general, the results highlight the capability of GRNN in performing design approaches as well as optimization studies of sufficient accuracy with modest amount of data for axial compressors.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Kaveh Ghorbanian
Associate Professor Department of Aerospace Engineering Sharif University of Technology Tehran - IRAN
Mohammad Gholamrezaei
Graduate Student Department of Aerospace Engineering Sharif University of Technology Tehran - IRAN
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :