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性能寻优控制是使变循环发动机满足长寿命、低油耗和大推力需求的主要途径,也是实现飞机推进系统综合控制的关键技术.基于双外涵变循环发动机非线性数学模型,在满足发动机各部件物理约束条件和推力条件下,采用人工蜂群算法对变循环发动机典型亚声速巡航点(H=11 km,Ma=0.8)耗油率进行了寻优分析,找到了耗油率最小条件下发动机6个几何可调参数、5个发动机循环参数最优值.结果表明:亚声速巡航点的耗油率在优化后比优化前降低了4.5%,从而证实人工蜂群算法能够完成变循环发动机多维优化问题. 相似文献
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针对智能电表运行状态评价中经常存在带标签的数据采集困难且不同地区的数据分布不一致的问题,在智能电表的运行状态评价领域引入迁移学习中的联合分布适配(JDA)算法。该算法寻找一个最优化的变换矩阵,使得在变换后的空间中不同地区数据的边缘分布和条件分布距离最小化。针对条件分布适配中目标域没有数据标签的问题,采用伪标签迭代的方法使得目标域伪标签不断接近真实标签。变换后空间数据中训练得到的分类模型可以运用于新的地区,实现迁移。实验结果证明了JDA算法在智能电表运行状态评价中的有效性。 相似文献
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