航空文献资源库

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基于改进粒子群的航空发动机部件特性修正: 作者： 李明洲 嵇润民 黄向华 来源： 推进技术 年份： 2022 文献类型： 期刊 关键词： 数学模型粒子群优化涡桨发动机试车数据部件特性修正; 描述： 涡桨发动机采用定转速工作方式，试车数据集中分布在几个不同转速工作状态附近。为利用大量分布不均匀的试车数据进行部件特性修正，提出一种改进参数的模拟退火粒子群算法，解决多工作点性能匹配时易陷入局部最优的问题，提高涡桨发动机部件特性修正精度。针对以往依靠经验和试错确定修正系数定义域时效率低下，且限制了算法搜索能力的问题，提出一种根据相邻等转速线确定非设计点区域修正系数上下限的方法。模型计算结果与实验数据对比表明，修正后模型各参数平均误差从3.95%降低到0.89%，最大误差从11.32%降低到2.37%，精度明显提高。

基于RDK-ELM的航空发动机控制系统故障诊断: 作者： 陈虹潞 黄向华 来源： 航空发动机 年份： 2021 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机极限学习机控制系统简约改进故障诊断深度学习; 描述： 为保持较高诊断正确率,缩短训练时间,满足航空发动机故障诊断对于实时性和高诊断率的需求,提出1种对深度核极限学习机的简约改进方法。输入数据中随机选取部分数据作为支持向量,结合深度学习网络的多层结构

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制: 作者： 王元李秋红 黄向华 来源： 航空动力学报 年份： 2016 文献类型： 期刊 关键词： 航空发动机　　性能寻优控制　　分散迁移优化算法　　最小油耗寻优控制　　全局最优解; 描述： 提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下,DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.

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