技術特征：

技術總結
一種基于變學習率的BP人工神經(jīng)網(wǎng)絡的噴射器性能參數(shù)預測方法，包括以下步驟：步驟一：對于給定的噴射器收集參數(shù)，即引射流體壓力Pe、工作流體壓力Pp、出口背壓Pc和引射系數(shù)ε；步驟二：確定神經(jīng)網(wǎng)絡結構輸入層神經(jīng)元為2個，輸出層神經(jīng)元為2個，隱含層數(shù)為一層，神經(jīng)元個數(shù)為5，引射流體壓力、工作流體壓力為該神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入，出口背壓、引射系數(shù)為該神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出；步驟三：變學習率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練和測試；步驟四：采集給定噴射器的實測數(shù)據(jù)(引射流體壓力Pe、工作流體壓力Pp)，輸入到建立完成的變學習率的BP神經(jīng)網(wǎng)絡中，得到輸出向量出口背壓Pc和引射系數(shù)ε，得到預測值。本發(fā)明精度較高、效果較好、耗時較短。

技術研發(fā)人員：潘凡;徐英杰;蔣寧;高增梁
受保護的技術使用者：浙江工業(yè)大學
技術研發(fā)日：2017.02.27
技術公布日：2017.07.25