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摘要
可调静子叶片(VSV)是航空发动机压气机气流控制的重要机构，能够扩大压气机稳定工作范围，提高其气动性能。依托飞机快速存取记录器(QAR)中储存的海量LEAP发动机数据，建立一种基于1DCNN-Resnet-LSTM模型对LEAP发动机的VSV角度进行预测的方法。模型的评价结果显示，模拟输出对比实际输出误差小，模拟趋势变化能够很好贴合实际数据，表明使用深度学习算法对VSV角度进行预测进而探索其控制规律具有可行性和显著的优势。
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可调静子叶片(VSV)是航空发动机压气机气流控制的重要机构，能够扩大压气机稳定工作范围，提高其气动性能。依托飞机快速存取记录器(QAR)中储存的海量LEAP发动机数据，建立一种基于1DCNN-Resnet-LSTM模型对LEAP发动机的VSV角度进行预测的方法。模型的评价结果显示，模拟输出对比实际输出误差小，模拟趋势变化能够很好贴合实际数据，表明使用深度学习算法对VSV角度进行预测进而探索其控制规律具有可行性和显著的优势。
