|
|||||
|
|
| 旋翼多维振动最优调整方法 | |
| 作者姓名： | 王康 王少萍 刘红梅 |
| 作者单位： | 北京航空航天大学,自动化科学与电气工程学院,北京,100191;北京航空航天大学,可靠性与系统工程学院,北京,100191 |
| 摘 要： | 针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整. |
| 关 键 词： | 旋翼 径向基函数 粒子群优化 优化 |
| 收稿时间： | 2009-09-28 |
| 本文献已被 CNKI 万方数据 等数据库收录！ | |
| 点击此处可从《北京航空航天大学学报》浏览原始摘要信息 | |
| 点击此处可从《北京航空航天大学学报》下载免费的PDF全文 | |