基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

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.      

空客A320鲨鳍小翼燃油节油性能分析

通过对比已选装和未选装鲨鳍小翼飞机的燃油消耗率,找出了节油效率和鲨鳍小翼改装成本之间的平衡点,为选装鲨鳍小翼的决策提供技术支持和数据参考。     

信赖域滤子算法在航空发动机在线优化中的应用

主要研究了航空发动机在线优化问题.以非线性发动机部件级模型为优化对象,将信赖域滤子算法应用于航空发动机在线优化,相比基本信赖域算法,该算法由于采用非单调的滤子算法和松弛重置,兼顾了算法在目标函数值下降与可行性保持两方面的品质,通过松弛重置避免子问题的不可行性,滤子算法则保证了算法收敛到全局最小解.最后,基于信赖域滤子算法,以涡扇发动机最小油耗寻优控制为仿真算例,验证了该算法的优越性.      

轻便摩托车降低燃油消耗量的试验研究

本文以理论分析和各项试验结果为依据,对以小型二冲程汽油机为动力的轻便摩托车降低燃油消耗量的问题进行分析、研究.通过对某些部件的改进,达到了节油的目的.将上述改进措施应用于摩托车的批量生产之中,产生了明显的经济效益和社会效益.     

发动机技术升级

当今，发动机制造商在研发新型发动机和新修理技术时，非常重视降低油耗和增强耐久性，且为此不惜投入巨资。     

低碳标兵 凯美瑞混合动力

2.4升—3.0升综合工况百公里油耗低于6升,在当前的车市中,能符合这一苛刻条件的恐怕只有一款车:以豪华车标准打造的环保车型——广汽丰田凯美瑞混合动力。据悉,凭借卓越的环保性能和产品力,凯美瑞混合动力上市首年即获得业界的广泛认可,2010年