文章标题：基于高维优化的RBF神经网络螺旋桨性能预测

文章作者：祝建平, 刘潇潇, 王冠男, 杨胜, 刘元昊, 郝思佳
关 键 字：螺旋桨;RBF神经网络;性能预测
文章摘要：螺旋桨式水下推进器推力的大小决定着水下机器人的水动性能。为快速准确预测螺旋桨的敞水性能，建立一种RBF神经网络螺旋桨敞水性能估计器模型。利用几种型号螺旋桨敞水仿真值作为训练样本，对网络规模进行调整。在此基础上，广义逆动态地调整各网络间的连接权重，进行网络参数的优化。通过不断地迭代优化达到学习精度要求，最终得到一种高维优化的神经网络敞水性能估计器。同时，利用CFD仿真软件对螺旋桨进行模拟仿真和数值计算。对比分析RBF神经网络螺旋桨敞水性能估计器模型预测的敞水系数与CDF仿真的敞水系数，结果表明两者之间的差距较小，故RBF神经网络敞水性能估计器模型满足准确预测和快速性的要求，能够作为螺旋桨敞水系数的有效预测方式之一。