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A Study on Defect Diagnostics of Gas-Turbine Engine on Off-Design Condition Using Genetic Algorithms  

Yong, Min-Chul (인하대학교 대학원 항공공학과)
Seo, Dong-Hyuck (인하대학교 대학원 항공공학과)
Choi, Dong-Whan (인하대학교 항공우주공학과)
Roh, Tae-Seong (인하대학교 항공우주공학과)
Publication Information
Journal of the Korean Society of Propulsion Engineers / v.12, no.3, 2008 , pp. 60-67 More about this Journal
Abstract
In this study, the genetic algorithm has been used for the real-time defect diagnosis on the operation of the aircraft gas-turbine engine. The component elements of the gas-turbine engine for consideration of the performance deterioration consist of the compressor, the gas generation turbine and the power turbine. Compared to the on-design point, the teaming data has been increased 200 times in case off-design conditions for the altitude, the flight mach number and the fuel consumption. Therefore, enormous learning time has been required for the satisfied convergence. The optimal division has been proposed for learning time decrease as well as the high accuracy. As results, the RMS errors of the defect diagnosis using the genetic algorithm have been confirmed under 5 %.
Keywords
Genetic Algorithms; Performance Deterioration; Learning; Defect Diagnostics; Off-Design Condition;
Citations & Related Records
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