基于注意力机制的火箭涡轮泵支承刚度辨识OA北大核心CSTPCD
An Attention Mechanism-Based Support Stiffness Prediction for Rocket Turbopumps
作为重要的动力学参数,刚度辨识及预测对于涡轮泵动力特性具有关键意义,为此提出一种融合注意力机制和双向长短期记忆(Bi-directional long short-term memory,BiLSTM)网络的预测模型.将动力学响应融合输入,使用LSTM神经网络有效挖掘时序相关的历史特征.再将两层LSTM网络反向叠加组成BiLSTM模型,适应动力学信息复杂、序列冗长特点,深入挖掘参数间的非线性特征.随后引入Attention层,利用注意力机制获取特…查看全部>>
As an important dynamics parameter,stiffness has a key role in turbopump vibration reduction.Therefore,a prediction model that incorporates attention mechanism and bi-directional long short-term memory(BiLSTM)neural network is proposed.Vibration information is input and the time-related historical features are effectively extracted by the LSTM network.Subsequently,the BiLSTM network is built by the inverse superposition of the two-layer LSTM network.This is …查看全部>>
苏越;许开富;金路;王伟;侯理臻
西北工业大学动力与能源学院,西安 710072中国航天科技集团西安航天动力研究所,西安 710100中国航天科技集团西安航天动力研究所,西安 710100中国航天科技集团西安航天动力研究所,西安 710100中国航天科技集团西安航天动力研究所,西安 710100
液体火箭发动机涡轮泵支承刚度长短期记忆网络注意力机制
liquid rocket engineturbopumpsupport stiffnesslong short-term memory networkattention mechanism
《南京航空航天大学学报》 2024 (4)
639-649,11
中央高校基本科研业务费(D5000210486).
评论