遗传算法在航空发动机非线性数学模型中的应用

发布时间：2017-05-20 15:12

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【摘要】：收敛性是航空发动机非线性数学模型的重要指标。现有发动机平衡方程迭代解法还不能保证模型大范围收敛。以某涡扇发动机为对象,采用遗传算法求解发动机非线性数学模型,将模型中的发动机平衡方程求解转换为极小值优化问题,建立了遗传算法计算模型,重点分析了采用遗传算法求解的适应度函数设计方法。数值仿真结果表明,与牛顿-拉夫逊解法相比,采用遗传算法方法可实现模型大范围收敛。
【作者单位】： 西北工业大学航空动力与热力工程系 西北工业大学航空动力与热力工程系
【关键词】： 航空发动机 非线性 数学模型 遗传算法+ 平衡方程 收敛
【基金】：航空推进技术验证(APTD)计划项目(APTD 0901 13) 西北工业大学"英才培养计划"基金资助。
【分类号】：V235.13
【正文快照】： 1　引　言航空发动机非线性数学模型是发动机性能仿真的基础,其中收敛性是模型的重要评价指标。由于航空发动机是一类特殊的工作对象,其数学模型为一高度非线性的复杂系统,发动机工作范围宽、参数变化范围大、非线性数学模型没有显式的数学函数描述、准确的变量导数求解困难,

【参考文献】

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  本文关键词：遗传算法在航空发动机非线性数学模型中的应用，，由笔耕文化传播整理发布。

本文编号：381999