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基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制 总被引:3,自引:0,他引:3
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. 相似文献
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为了探索SCADE开发环境在基于模型设计(MBD)的软件开发中的优势,理解其建模和自动代码生成机制,研究其在基于模型的测试和覆盖率分析中的实现方法,基于某型航空发动机FADEC系统的健康管理软件开发,应用了SCADE开发环境的建模、仿真、测试及覆盖率分析、代码生成与集成的全流程的MBD开发方法,并进行了完整的系统测试,测试用例全部通过。系统测试的结果验证了基于SCADE开发环境进行FADEC软件开发的正确性和可靠性,为SCADE开发环境在航空发动机FADEC软件开发中的应用提供了技术指导和工程借鉴。 相似文献
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为了解决所选步进电机固有步距角过大而无法满足系统高精度微位移控制要求的问题,以细分控制原理为理论依据,设计了1种基于现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array , FPGA)的单极性细分驱动电路。该电路具有绕组断线检测功能,可在电机转速为2 rad/s的前提下实现16或者更高程度的细分控制。在电路的调试过程中,针对绕组互感问题进行了研究,在很大程度上降低了绕组互感对细分控制精度的影响。试验结果表明:所设计的基于FPGA的细分驱动电路控制精度满足使用要求。 相似文献
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提出了基于神经网络的涡轴发动机共同工作方程求解方法。在基于牛顿-拉夫逊迭代法求解共同工作方程的模型上采集离线训练数据,以共同工作方程迭代求解前的残差为输入,迭代收敛后的共同工作方程猜值修正量为输出,训练BP神经网络,对共同工作方程进行求解。采用变缩放因子的萤火虫算法优化神经网络参数,提高了猜值修正量的预测精度。在飞行包线的某一区域内,采集额定发动机在直升机前飞过程的数据进行神经网络离线训练,并将网络参数代入部件级模型对共同工作方程进行求解,在训练数据采集区域附近的爬升状态、远离训练数据采集区域的前飞状态下进行测试,计算模型输出与牛顿-拉夫逊迭代算法模型输出的偏差,与一次通过算法相比,本文提出方法模型输出最大偏差约为一次通过算法的1/34到1/4,模型运行耗时约为一次通过算法的2/5,验证了算法的有效性。 相似文献
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针对某涡扇发动机检测设备的不足,采用基于PXI总线的控制器和数据采集卡建立某涡扇发动机综合检测系统,充分利用现代计算机的资源进行自主开发,将发动机静态校准仪、动态测量仪和振动检测仪的功能合而为一,并增加试车检测功能.这对于提高发动机作战效率具有重要意义. 相似文献
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简要介绍了同步整流技术的原理,提出了以同步整流技术测量航空发动机磁感应式传感器信号的方法,实现了信号测量准零温度漂移的目的。 相似文献
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