基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模优化方法

本发明涉及建模技术领域，特别涉及一种基于迁移学习的航空发动机数字孪生建模优化方法。本发明通过随机森林算法结合环境特征数据和控制特征数据来建立第一数字孪生模型，从而能够捕捉航空发动机在不同工作条件下的性能和行为变化，通过迁移学习第二数字孪生模型可以根据实时数据进行微调和优化，提高模型的泛化能力和适应性，第三数字孪生模型通过迁移学习可以适应目标任务中可能存在的数据分布变化和偏移，源域数据的迁移学习有助于使模型更加稳健，能够有效应对这些变化，基于第三数字孪生模型的迁移学习数据，可以针对第二数字孪生模型的参数进行微调和优化，这种优化不仅能够改进模型的预测精度，还有助于提高模型在新数据上的泛化能力。