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基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法

发布时间:2017-08-19 23:16

  本文关键词:基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法


  更多相关文章: 涡轴发动机 建模 平衡方程 极端学习机 微分进化算法


【摘要】:提出了基于自适应微分进化-极端学习机(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度涡轴发动机实时部件级模型建立方法.基于牛顿-拉夫逊(N-R)迭代模型,以迭代计算前模型平衡方程残差为输入,迭代收敛后平衡方程猜值修正量为输出,训练极端学习机,并采用自适应微分进化(ADE)算法优化极端学习机(ELM)参数,提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自适应缩放因子,提高了微分进化算法的寻优能力.在涡轴发动机不同飞行状态下的测试结果表明,以N-R迭代算法模型为基准,基于ADE-ELM的发动机模型,最大建模误差约为一次通过算法的1/3,运算耗时约为一次通过算法的1/3,验证了算法的有效性.
【作者单位】: 南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室;
【关键词】涡轴发动机 建模 平衡方程 极端学习机 微分进化算法
【分类号】:V235.12
【正文快照】: 航空发动机的数学模型在其研制、控制、健康管理、性能寻优中起着非常重要的作用.以数学模型代替真实发动机开展数值仿真或半物理仿真试验,是降低发动机成本、提高试验安全性的有效手段.因而发动机数学模型一直是世界各航空强国的研究重点.早在20世纪50年代,美国就开始发动机

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本文编号:703469

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