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为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明:SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。 相似文献
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为了满足变循环发动机风车起动性能仿真的需求,建立了变循环发动机部件级风车起动模型。针对旋转部件等熵效率不连续的问题,提出使用换算扭矩代替等熵效率的方法,给出了旋转部件全转速特性拓展方法。提出了考虑点火及燃烧稳定性的燃烧室稳定性模型。考虑了变循环发动机的8个可调参数,采用差分进化算法对变循环发动机的风车及风车起动性能进行了优化。结果表明,风车状态时,变循环发动机在单外涵模态具有更高的核心机物理转速,有利于点火之后核心机物理转速快速趋于其慢车值。单外涵模态时,变循环发动机在风车状态的可调参数仅与飞行马赫数有关,为了保持较高的核心机物理转速,后涵道引射器外涵面积需随飞行马赫数的增加而减少,其余参数皆固定在其最佳值。飞行高度6km、马赫数0.8时,变循环发动机在单外涵模态下的风车起动时间为1.4s。风车起动过程中燃油流量的增长主要受燃烧稳定性所约束。通过对可调参数的优化,可使变循环发动机在风车起动过程中的关键性能参数最大程度的逼近其限制值,从而减少风车起动时间。 相似文献
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