基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法技术

本发明专利技术属于航空涡扇发动机仿真模型输出参数修正技术领域，具体公开了一种基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法。本发明专利技术基于条件生成对抗网络算法，通过生成器与辨别器之间的博弈，产生强大的学习能力，从而有效地利用发动机黑盒模型输出的仿真参数与试飞数据之间的差异关系，在黑盒发动机仿真数据与试飞数据之间建立补偿模型，并通过场景数据约束模型，使得黑盒发动机模型的输出参数通过映射修正后的值与试飞数据的参数值之间的偏差满足精度要求。此外，生成对抗网络可以学习到真实数据的分布，而不需要假设任何先验知识，缩减了参数修正过程的时间成本。本发明专利技术补偿模型能够使用互信息对不同场景的数据进行约束，提高了补偿模型的稳定性。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于航空涡扇发动机仿真模型输出参数修正，具体涉及一种基于gan网络的航空发动机仿真参数修正方法。

技术介绍

1、航空发动机整机和部件仿真具有重要的意义，能够预测发动机稳态条件下的整机性能，评估发动机的总体性能分析；预先评估整机试验，大幅度减少整机试验风险，缩短整机试验周期；分析整机试验结果，对整机试验环境下的各个部件的性能进行准确评判；促进航空发动机整机向三维设计发展，提高发动机总体设计精度和水平，完善航空发动机设计体系。

2、发动机仿真模型包括稳态和动态特性模型。稳态模型是指在发动机稳定工作状态下，对各特征截面的物理参数求解。而发动机动态特性模型是指计算油门位置改变后发动机参数随时间的变化规律的数学模型。发动机模型在稳态和动态上的仿真模拟是指利用计算机软件对发动机的性能和工作状态进行数值分析和模拟，以评估发动机的设计和运行效果。

3、目前的发动机性能盘(稳态)模型和动态特性模型(黑盒子)在多数稳态过程能给出较高的仿真输出，但在部分稳态和动态的模拟仿真上精度不能满足要求。例如，黑盒发动机的仿真输出参数排气温度(egt)和压本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

6.根据权利要求4所述的基于GAN网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

7.根据权利要求4所述的基于GAN网...

【技术特征摘要】

1.基于gan网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的基于gan网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

3.根据权利要求1所述的基于gan网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

4.根据权利要求3所述的基于gan网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

5.根据权利要求4所述的基于gan网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

6.根据权利要求4所述的基于gan网络的航空发动机仿真参数修正方法，其特征在于，

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【专利技术属性】
技术研发人员：宫丽娜，周易人，乔羽，张亚，魏明强，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：