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| 稿件标题： | 基于神经网络的航空发动机滑油金属含量预测 |
| 稿件作者： | 陈庆贵，于光辉，谢静，于海滨，蔡娜，谢镇波 |
| DOI： | 10.11809/bqzbgcxb2019.12.030 |
| 栏目名称： | 机械制造与检测技术 |
| 关键词： | 航空发动机；滑油；BP神经网络；RBF神经网络；预测 |
| 文章摘要： | 将BP神经网络和RBF神经网络应用到滑油金属含量的预测中；实验验证了RBF神经网络克服BP神经网络容易陷入局部最优解的缺点，总体来说，RBF神经网络的预测精度高于BP神经网络的预测精度，能够满足航空发动机滑油金属含量监测的要求，为航空发动机的监控及磨损故障的判断提供了重要技术支撑。 |
| 引用本文格式： | 陈庆贵，于光辉，谢静，等.基于神经网络的航空发动机滑油金属含量预测［J］.兵器装备工程学报，2019,40(12):150-152，209. CHEN Qinggui, YU Guanghui, XIE Jing, et al.Prediction of Aeroengine Lubricating Oil Metal Content Based on Neural Networks［J］.Journal of Ordnance Equipment Engineering,2019,40(12):150-152，209. |
| 刊期名称： | 2019年12期 |
| 出版时间： | 2019年12月 |
| 上线时间： | 2019年12月28日 |
| 浏览次数： | 2448 |
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