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- 基于微分进化算法的航空发动机模型修正
- 作者： 朱正琛 李秋红 王元 潘鹏飞 来源： 航空发动机 年份： 2016 文献类型 ： 期刊 关键词： 拉夫逊迭代算法 部件特性修正 折线式交叉变量 性能仿真模型 航空发动机 微分进化算法 牛顿
- 描述： 为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正。对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力。提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度。在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配。仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762%,满足建模误差需求。
- 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.