申请/专利权人：吴彬云

申请日：2023-12-28

公开（公告）日：2024-03-29

公开（公告）号：CN117782611A

主分类号：G01M15/14

分类号：G01M15/14;G06F30/27;G06F30/15;G06F18/214;G06F18/27;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/045;G06F119/14;G06F119/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.16#实质审查的生效;2024.03.29#公开

摘要：本发明方法包括：从高空试车台试验过程中采集飞机辅助动力装置在特定工况下的参数数据；采用数学机理建模计算得到引气性能理论计算值，结合引气性能目标参数实际值计算得到引气性能误差数据；根据状态参数和引气性能误差数据构建得到引气性能误差估计模型数据集，并将数据集划分为训练集、验证集和测试集；通过数据驱动建模方法利用CNN‑GRU等机器学习算法构建得到引气性能误差估计模型，并结合构建得到的数学机理模型，获得基于物理信息机器学习的引气性能预测数字孪生模型；将实际高空试车台试验获得的特定工况下参数作为模型输入，基于物理信息机器学习的引气性能预测数字孪生模型的预测输出结果即为特定工况下飞机辅助动力装置的引气功率。本发明能够准确构建飞机辅助动力装置引气性能预测模型，实现在特定工况下的引气性能准确预测，具有重要意义。

主权项：1.一种基于数字孪生的飞机辅助动力装置引气性能预测方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1、从高空试车台试验过程中采集飞机辅助动力装置在特定工况下的相关参数数据，包含状态参数：进气压力P0、负载压气机导叶角度θ、发电机负载L、APU转速n和进气温度T0；以及引气性能目标参数实际值：引气流量引气压力和引气温度步骤2、采用步骤1中的状态参数结合数学机理模型获得引气性能的理论计算值和并与引气性能目标参数实际值作差，得到引气性能误差数据和步骤3、将步骤1及步骤2中所获取的参数数据作为数据集DataSet，利用机器学习回归算法构建引气性能误差估计模型；步骤4、结合数学机理模型与误差估计模型进行引气性能误差补偿，构建得到引气性能预测数字孪生模型；步骤5、利用步骤3中的数据集DataSet对引气性能预测数字孪生模型进行性能预测，模型预测输出结果即为飞机辅助动力装置的引气功率。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 吴彬云 基于数字孪生的飞机辅助动力装置引气性能预测方法及系统

免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。

阅读全文 双屏查看 官方信息 专利公告 收藏专利 下载PDF 下载WORD