基于遗传神经网络的航空电机表面温升预测

针对航空电机发热及散热受电机功率、结构,以及由于海拔高度改变带来的大气温度、粘度、压力变化等众多因素影响,温升模型难以准确建立的问题,通过已有试验数据,建立起遗传算法-神经网络表面温升模型,解决了遗传算法局部搜索能力差的问题,降低了神经网络陷入局部最小点的可能性。试验表明,该模型实现了对航空电机表面温升的智能预测。