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公开(公告)号：CN114707233A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210189448.7
申请日：2022-02-28
Applicant: 中国航发控制系统研究所
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的航空发动机插值模型建模方法，步骤如下：采集航空发动机的飞行数据以及对应的关键参数，进行特征选择，并对原始数据进行预处理，建立飞行数据集；将折合后的输入特征作为节点坐标，折合后的输出特征作为目标值，在飞行数据集中进行检索，初步建立插值表，并标记插值表中的缺失节点；利用飞行数据集中的样本，建立以以上折合特征为输入、输出的机器学习模型；用机器学习模型预测插值表的缺失节点，获得完整的插值表。本发明避免了传统的插值模型受限于飞行数据的工况范围，而导致精度降低的问题，利用随机森林强大的泛化性能，建立完备而准确的插值表，在实际使用过程中，可以有效提升航空发动机插值模型的精度。
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