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292.
293.
变循环发动机(VCE)具有较多的可调参数,为了进行变循环发动机的多变量稳态控制规律优化设计,提出了用于变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种新方法-逆算法。该方法基于敏感性系数矩阵,采用可调参数替换传统部件级性能计算模型中的独立变量,在给定变循环发动机主要状态参数和部件参数的条件下,实现了可调参数的求解,进一步完成发动机稳态控制规律的优化设计。对比表明,逆算法的计算精度和收敛速度与传统算法一致,收敛性得到了改善。对带有核心机驱动风扇(CDFS)的双外涵变循环发动机亚声速巡航的节流状态控制规律优化后,使得巡航推力下的安装耗油率比定几何的双外涵和单外涵发动机分别下降7.8%和16.4%,而地面安装耗油率最大降低约3.4%。结果表明,逆算法是变循环发动机稳态控制规律优化设计的一种有效途径。 相似文献
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针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。 相似文献
297.
为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP(back propagation)、Elman神经网络、GM(1,n)、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。 相似文献
298.
发展了一种保持且基于气动设计给定的热态叶型的冷态叶型迭代解算方法,并将其融入叶片罩量调节的优化设计,其中在热态叶型的基础上调节罩量,针对冷态叶型计算变形与应力等,变形后的叶片逼近热态叶型,尽可能减小了对热态叶型气动特性的影响.实现了冷态叶型迭代求解与罩量调节中结构有限元网格的自动更新,并基于iSIGHT优化平台,建立了叶片罩量调节多目标优化设计的自动化分析流程,并以一小轮毂比弯掠风扇叶片罩量调节为例,考查了罩量调节中考虑轮盘与否对优化设计结果的影响.计算分析实例表明:所发展的方法可在保持热态叶型的前提下使叶片最大应力和最大变形分别下降了10.6%和46%. 相似文献
299.
建立了双列角接触球轴承结构优化的数学模型,用免疫优化算法,分别以额定动载荷、额定静载荷和两者的加权和为目标函数进行轴承结构的优化设计.设计变量包括每列的钢球数、钢球直径、内滚道沟曲率半径系数、外滚道沟曲率半径系数和轴承节圆直径.并对比分析了遗传算法与免疫算法的优化结果.免疫算法可以有效实现优化设计,与轴承手册标准值相比,优化后的3210和3218轴承的额定动载荷和额定静载荷都提高了60%以上. 相似文献
300.
为了提高惯性/卫星深组合导航系统的滤波性能,在抗差自适应滤波算法的
基础上,研究了一种优化抗差自适应滤波算法。该算法通过比较实际预测残差协方差矩
阵和理论协方差阵的差值来生成自适应因子,从而优化抗差自适应滤波。将所研究的算
法应用于惯性/卫星深组合导航系统, 在高动态环境下进行仿真验证, 并与常规卡尔曼
滤波、抗差自适应滤波进行比较。结果表明,优化算法能有效地控制观测异常和动态模
型异常对状态参数估值的影响,所得组合导航位置误差和速度误差明显减小,提高了组
合导航系统的滤波精度。 相似文献