一种基于机器学习的含硼凝胶冲压发动机性能优化方法
技术特征：
1.一种基于机器学习的含硼凝胶冲压发动机性能优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于机器学习的含硼凝胶冲压发动机性能优化方法，其特征在于，步骤a中，需要优化的发动机参数包括发动机的最佳射流喷嘴安装位置、喷射角度、凹腔长/深比、硼颗粒直径、质量分数以及射流速度。
技术总结
本发明涉及一种基于机器学习的含硼凝胶冲压发动机性能优化方法，其特征在于，包括如下步骤：A：确定需要优化的发动机参数，利用求解器进行不同工况的发动机数值仿真计算；B：通过求解器进行发动机温升效率和比冲等数据的计算，整理成机器学习所需要的行式数据，在数据处理软件中填入；C：通过核极限学习机，进行数据优化处理，能够直接输出温升效率最大时，确定发动机的最佳参数；D：根据上述核极限学习机学习的结果利用数值仿真软件进行方向求解验证并与其进行对比，计算得出核极限学习机学习结果与数值仿真软件结果，误差小于3％，验证了机器学习模型的有效性。本发明通过机器学习算法进行发动机性能优化，数值优化更加有益。
技术研发人员：周志坛,屈帅镔,刘冰,曹太宇,李怡庆
受保护的技术使用者：南昌航空大学
技术研发日：
技术公布日：2024/11/18
文档序号 :
【 40048572 】
技术研发人员：周志坛,屈帅镔,刘冰,曹太宇,李怡庆
技术所有人：南昌航空大学
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：周志坛,屈帅镔,刘冰,曹太宇,李怡庆
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