Trust Region Filter算法在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，将信赖域滤子优化法应用于航空发动机在线优化问题，相比基本的信赖域方法,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良好算法品质,通过必要的松弛重置避免了子问题的不可行性,滤子算法则保证了算法收敛到全局最小解。最后,基于Trust Region Filter算法,以某型涡扇发动机最小油耗寻优控制为应用仿真算例，验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比基本的信赖域方法在提高优化效果方面的优越性。