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《中国航空学报》2022,35(12):253-265
To maximize the power density of the electric propulsion motor in aerospace application, this paper proposes a novel Dynamic Neighborhood Genetic Learning Particle Swarm Optimization (DNGL-PSO) for the motor design, which can deal with the insufficient population diversity and non-global optimal solution issues. The DNGL-PSO framework is composed of the dynamic neighborhood module and the particle update module. To improve the population diversity, the dynamic neighborhood strategy is first proposed, which combines the local neighborhood exemplar generation mechanism and the shuffling mechanism. The local neighborhood exemplar generation mechanism enlarges the search range of the algorithm in the solution space, thus obtaining high-quality exemplars. Meanwhile, when the global optimal solution cannot update its fitness value, the shuffling mechanism module is triggered to dynamically change the local neighborhood members. The roulette wheel selection operator is introduced into the shuffling mechanism to ensure that particles with larger fitness value are selected with a higher probability and remain in the local neighborhood. Then, the global learning based particle update approach is proposed, which can achieve a good balance between the expansion of the search range in the early stage and the acceleration of local convergence in the later stage. Finally, the optimization design of the electric propulsion motor is conducted to verify the effectiveness of the proposed DNGL-PSO. The simulation results show that the proposed DNGL-PSO has excellent adaptability, optimization efficiency and global optimization capability, while the optimized electric propulsion motor has a high power density of 5.207 kW/kg with the efficiency of 96.12%. 相似文献
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导弹武器系统中有很多是多次使用的可修复杂系统。对于这种复杂系统,尤其是其寿命周期,预防维修时间及事后维修时间为离散分布时,其最佳预防维修周期难以用一般方法求得。针对这种情况,本文利用蒙特卡罗随机模拟法建立了系统计算模型,并通过模拟计算,得出了最佳预防维修周期的数字仿真结果。此结果可为制定导弹武器最佳修复策略提供依据。 相似文献
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介绍了战术导弹动力装置靶场试验与评定情况,主要内容包括有战术导弹动力装置试验类型、分析内容、参数信息和评定方法,也概略地谈到动力装置靶场试验与评定的发展前景. 相似文献
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