基于混合粒子群算法的航空发动机数学模型解法  被引量:12

Hybrid Particle Swarm Optimization in Solving Aero-engine Nonlinear Mathematical Model

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作  者:骆广琦[1] 刘波 宋頔源[1] 

机构地区:[1]空军工程大学工程学院,陕西西安710038 [2]驻420厂军事代表室,四川成都610066

出  处:《燃气涡轮试验与研究》2011年第2期5-8,共4页Gas Turbine Experiment and Research

摘  要:以双转子混合排气涡扇发动机为研究对象,研究了粒子群算法(PSO)应用于航空发动机性能仿真时,控制参数对模型收敛性的影响,并结合N+1点残量法的优点,提出了在模型不收敛点采用粒子群算法与N+1点残量法交替计算的混合算法。理论分析与数值仿真结果表明,该算法既保持了N+1点残量法的高效率、高精度计算,又继承了粒子群算法大范围收敛的优点,可实现模型大范围、高效率、高精度收敛。Taking the two-spool turbofan engine as the research object,the effects of control parameters on convergence model was investigated as Particle Swarm Optimization(PSO) was used for aero-engine performance simulations.Then combined PSO with N+1,an improved hybrid algorithm was offered,which was used for unconverged points of model.In the improved hybrid algorithm,N+1 was also the main solution and PSO alternated with N+1 when N+1 diverged.Theoretical analysis and performance simulation results showed that the algorithm not only could maintain N+1 calculation efficiency,but also improved convergence obviously.

关 键 词:航空发动机 非线性数学模型 混合粒子群算法 计算效率 收敛性 

分 类 号:V235.13[航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]

 

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