Исследована возможность применения искусственных нейронных сетей для решения задачи определения аэродинамических характеристик компрессорных решеток на основе набора данных продувок плоских решеток. Разработана соответствующая методика проектирования искусственной нейронной сети для определения аэродинамических характеристик решетки. Применяемый метод проектирования основан на модифицированной модели классического генетического алгоритма с обучением сети методом обратного распространения ошибки. Выполнена верификация разработанной методики с использованием имеющихся экспериментальных данных.
Досліджено можливість застосування штучних нейронних мереж для розв’язання задачі визначення аеродинамічних характеристик компресорних решіток на основі набору даних продувок плоских решіток. Розроблено відповідну методику проектування штучної нейронної мережі для визначення аеродинамічних характеристик решітки. Метод проектування, що застосовується, оснований на модифікованій моделі класичного генетичного алгоритму з навчанням мережі методом зворотного розповсюдження похибки. Виконано верифікацію розробленої методики з використанням наявних експериментальних даних.
The possibility of artificial neural networks application for the solution of the problem of compressor cascade aerodynamic characteristics prediction on the basis of the data set of two-dimensional cascades blowdown is considered. The appropriate technique of an artificial neural network design is developed for the cascade aerodynamic characteristics prediction. The applied design method is based on a modified model of a classical genetic algorithm with the network training by the method of an inverse propagation of an error. The verification of the developed technique is carried out using the available experimental data.
