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基于LSTM循环神经网络的汽轮机转子表面应力预测模型

唐成顺孙丹唐威曹世裕李剑钊荆建平

中国电机工程学报2021，Vol.41Issue(2)：451-460,中插7,11.

中国电机工程学报2021，Vol.41Issue(2)：451-460,中插7,11.DOI:10.13334/j.0258-8013.pcsee.200626

A Turbine Rotor Surface Stress Prediction Model Based on LSTM Recurrent Neural Network

唐成顺 ¹孙丹 ²唐威 ¹曹世裕 ²李剑钊 ²荆建平¹

作者信息

有限元方法/转子表面应力/循环神经网络/长短期记忆/超参数

信息技术与安全科学

唐成顺,孙丹,唐威,曹世裕,李剑钊,荆建平..基于LSTM循环神经网络的汽轮机转子表面应力预测模型[J].中国电机工程学报,2021,41(2):451-460,中插7,11.

国家自然科学基金项目(11672179). （11672179）

OA北大核心CSCDCSTPCD

ISSN：0258-8013

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