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J-GLOBAL ID:202202257824369581   整理番号:22A0565830

液体ロケットエンジンインジェクタ較正における流れ推定のためのリカレントニューラルネットワークベースソフトセンサ【JST・京大機械翻訳】

Recurrent Neural Network based Soft Sensor for flow estimation in Liquid Rocket Engine Injector calibration
著者 (6件):
資料名:
巻: 83  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: T0986A  ISSN: 0955-5986  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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注入器は液体ロケットエンジン(LRE)における臨界要素であり,最適推力を達成するために推力室における推進剤(燃料と酸化剤)の適切な混合を確実にする。LREインジェクタは,単純なインジェクター水キャリブレーション(IWC)技術を通してオリフィスをサイジングすることにより,推薬の必要な流量を供給するために較正される。LRE-IWCプロセスでは,流量測定には巨大な6”タービン流量計(TFM)を採用した。LRE-IWCプロセスにおける必要な精度と精度を達成し維持するために,TFMの周期的キャリブレーションが必須である。それは,膨大な時間,コスト,および人間の努力を含み,ソフトセンサがTFM流量測定の経済的で効果的な代替解決策を提供できる。本研究の目的は,TFM流量測定用の再帰ニューラルネットワークベースソフトセンサ(RNN-SS)を開発し,実装することである。LRE-IWCプロセスでは,異なる流れパターンについて実験フロー試験を行い,ソフトセンサ設計のために必要な測定データを作成した。設計したRNN-SSを,実験試行中に取得した3つの関連する測定パラメータを用いて,TFMを置き換えるために様々なハイパーパラメータを調整することにより訓練した。正確なTFM流量推定は,設計されたRNN-SSによって達成され,最悪ケース平均絶対パーセント誤差(MAPE)は,良好な繰り返し性で考慮された実験フローパターンに対して1.91%であった。TFM流量推定のための提案したRNN-SSモデルは,実際の使用に適する必要な流れパターンに対して,0.58%のMAPEを与える。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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分類 (1件):
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流体の実験・試験・測定方法及び装置 
タイトルに関連する用語 (5件):
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