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航空发动机数学模型中方程解法与局限性分析 总被引:3,自引:0,他引:3
基于部件法建立的发动机数学模型中含有大量非线性方程求解过程,目前所采用的插值法在理论上存在一定的局限,使得发动机性能仿真时常引起模型不收敛.本文首先以发动机部件非定常流计算过程为例,归结给出模型中非线性方程的数学形式及其特点,然后采用实例对解法的局限性进行分析,并得出结论:建议使用插值法求解时应注意两点:迭代初值选取直接影响算法的收敛性;迭代过程采用最近三个近似解来拟合,不一定能真实反映原方程轨迹,会导致迭代发散. 相似文献
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两种涡扇发动机部件特性自适应模型对比 总被引:3,自引:0,他引:3
发展了航空发动机自适应模型.并对以两种优化算法为基础的自适应模型进行了对比分析。两种模型以通用特性为基础运用优化方法,以发动机主要性能参数和过程参数偏差函数最小为优化目标,以部件特性耦合因子为被优参数,可以预测出不同飞行条件下的发动机风扇、压气机、燃烧室、高压涡轮、低压涡轮等部件特性。运用单纯形和遗传算法为基础的自适应模型对某型涡扇发动机性能的计算结果表明:相对于单纯形算法模型.遗传算法模型对发动机主要性能参数和过程参数的计算偏差降低了20%~30%;对发动机各截面总温、总压计算偏差降低了15%~20%;遗传算法模型相对于单纯形模型具有更为宽广的自适应模拟范围。对某型已知部件特性的涡扇发动机模拟结果显示.遗传算法模型部件特性模拟结果与已知部件特性差别甚微。 相似文献
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基于遗传算法的航空发动机机载模型支持向量机修正方法 总被引:3,自引:3,他引:0
航空发动机的实时模型与发动机的匹配精度直接影响着航空发动机故障诊断的精度.提出了基于自适应遗传算法的最小二乘支持向量回归机(AGA-LSSVR)方法对航空发动机机载实时模型进行修正,有效的提高了模型的匹配精度.分析了最小二乘支持向量机中的参数的选取对模型修正的影响,在参数的选取空间里采用自适应遗传算法搜索最优参数.最后,比较了Back propagation(BP)神经网络、支持向量回归机、AGA-LSSVR等方法在机载模型中的修正效果.结果表明:提出的AGA-LSSVR具有很好的修正精度,验证了修正模型的有效性. 相似文献
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气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。 相似文献
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基于遗传算法的涡扇发动机最大状态性能寻优 总被引:3,自引:0,他引:3
对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值.寻优过程由基于GAlib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现.在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化.在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%.研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率. 相似文献
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为解决由于工艺落后和性能衰退所导致的发动机模型与实际发动机失配的问题,从而达到视情维修的目的,建立了1种基于遗传算法的自适应模型修正方法.利用遗传算法高效率的全局搜索能力,以发动机性能参数为目标,优化部件参数,实现了模型的修正,并通过分析发动机性能参数对部件参数的敏感性,研究了选取不同组合的待修正部件参数对模型修正精度的影响.结果表明:采用该修正方法所建立的发动机模型准确性高、鲁棒性强,且具有良好的通用性,为发动机的健康管理和故障诊断提供了重要依据,具有很好的军事和工程应用价值. 相似文献
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为提升先进多用途战斗机的飞行性能,以自适应循环发动机为研究对象,建立了基于飞机/发动机性能模型联合的多目标优化模型。通过对先进多用途战斗机的约束分析和任务分析研究,确定了自适应循环发动机的多航段优化目标和性能约束条件,利用改进的多目标全面学习粒子群算法,对发动机的设计点参数匹配和非设计点下的变几何部件调节规律进行了优化计算。计算结果的对比表明,优化后的自适应循环发动机比基准状态总耗油量降低9.5%,超声速作战状态下的推力增大了9.6%,飞机的航程和作战性能收益明显,分析方法对近未来先进多用途战斗机的一体化分析提供了借鉴。 相似文献
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基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化 总被引:13,自引:4,他引:13
将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明:该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。 相似文献
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综合运用了一种改进的遗传算法和自适应建模技术对燃气轮机的精确特性进行寻优获取.引入自适应机制优化交叉和变异算子,同时引入模拟退火算法,使改进遗传算法能很快接近最优解,并能跳出局部最优的陷阱,在保证解的质量的同时提高了收敛的速度.针对以往自适应模型中未考虑测量参数间的线性相关性和不同的传感器测量精度对目标函数的影响等问题,采用加权方法建立了较为完备的燃气轮机自适应数学模型,应用改进遗传算法获取燃气轮机部件的精确特性,实例计算结果表明:模拟退化改进遗传算法进行的自适应建模效果更好. 相似文献
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鉴于遗传算法(GA)所具有的全局搜索特性,也为了更快速准确地解算差分全球定位系统(DGPS)整周模糊度,将自适应遗传算法(AGA)引入DGPS整周模糊度的搜索中。首先根据全球定位系统(GPS)载波相位双差方程求解出双差整周模糊度的浮点解,并以基线长度作为约束条件确定整周模糊度的搜索范围;然后利用白化滤波的方法对整周模糊度进行降相关处理,降低整周模糊度各分量之间的相关性;最后将自适应遗传算法应用在整周模糊度的解算过程中,搜索整周模糊度的最优解。仿真计算结果表明,与LAMBDA算法和简单遗传算法相比,自适应遗传算法能够快速地求解整周模糊度,也具有较好的可靠性和鲁棒性。 相似文献
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针对实时位姿估计中扩展卡尔曼滤波(EKF)线性化引入非线性误差和依赖已知噪声分布的缺点,提出一种基于PnP的自适应线性卡尔曼滤波位姿估计求解方法。将PnP位姿估计求解策略引入卡尔曼滤波观测方程,通过对动态方程误差统计参数实时估计,自适应调节卡尔曼滤波递推参数。所提算法求解精度高,固定了观测方程的观测向量维度,提高了算法实用性。通过仿真试验,比较了该算法与EKF的位姿估计精度,通过量化误差分析,证明了该方法可以提高三维运动位姿估计精度,也验证了该方法的有效性。 相似文献
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建立发动机气门弹簧优化数学模型,应用遗传算求出问题的最优解,探讨了将遗传算法应用于此类具有约束、多变量类型优化问题的可行性。 相似文献