【摘 要】
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为提高压气机模型的精度,提出了一种基于Kriging算法的压气机特性建模方法,以船舶柴油机用压气机为例,基于Kriging方法构造压气机流量特性预测模型,讨论了该方法中相关参数初
【机 构】
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武汉理工大学高性能船舶技术教育部重点实验室
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为提高压气机模型的精度,提出了一种基于Kriging算法的压气机特性建模方法,以船舶柴油机用压气机为例,基于Kriging方法构造压气机流量特性预测模型,讨论了该方法中相关参数初值和相关模型对预测误差的影响.在此基础上,以压气机流量特性预测为例,对比分析了Kriging模型、BP神经网络和曲线拟合3种方法的预测精度.结果表明:Kriging模型具有较高的预测精度,BP神经网络次之,曲线拟合方法的预测能力明显不足.最后,通过对压气机流量和效率特性的预测,验证了Kriging方法用于预测不同型号压气机特性参数
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