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《西北工业大学》 2002年
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遗传算法及其在航空发动机非线性数学模型中的应用研究

苏三买  
【摘要】: 随着现代航空推进技术的发展,仿真技术越来越成为先进航空发动机设计的重要手段。作为数值仿真的基础与核心,目前广泛应用的发动机非线性数学模型,由于平衡方程各种迭代解法与模型中非线性方程解法的不足,因而从根本上没有解决模型在整个包线范围内的收敛问题,极大地制约了发动机数值仿真技术的发展。 本文首次将遗传算法应用于发动机非线性数学模型,首先针对遗传算法计算效率差的不足,进行快速遗传算法研究;然后深入分析了遗传算法在发动机数学模型应用中的实现技术。论文完成的主要工作与结论如下: 1.在分析遗传算法的计算原理与实现技术基础上,设计了FORTRAN与C两种语言的遗传算法计算软件。 2.提出了基因补充遗传算法,计算效率提高约50%;设计了一种新的进化方向算子遗传算法,无需计算函数梯度,计算效率能提高2~4倍。 3.创造性地提出在遗传算法中随机数序列处理的新方法——随机数序列洗牌技术,有效克服了线性同余发生器产生的随机数序列相关与离散网格现象。 4.首次在C与C++的遗传算法程序中,提出了随机数产生周期等于群体规模的参数取值方法,实例计算说明,算法的计算效率能提高一倍左右。 5.将方程组求解转化为遗传算法函数优化问题,从遗传算法模型、适应度函数、个体编码方法、进化策略与算法参数、方程组收敛终止准则、方程组存在多个解的处理六个方面进行探索性研究,建立了非线性方程组通用的遗传算法解法。 6.创造性地提出求解非线性方程的自适应变搜索域遗传算法,该方法可同时求解一般的非线性方程与双函数构成的非线性方程,有效克服了插值解法的不足。 7.首次将遗传算法应用于发动机非线性数学模型,提出了基于遗传算法、遗传算法为牛顿-拉夫逊法确定初始点的混合算法一、交替采用遗传算法与牛顿-拉夫逊法的混合算法二,共三种发动机平衡方程求解方法。重点分析了采用遗传算法求解发动机平衡方程的技术实现。 8.理论分析与仿真结果说明,采用遗传算法与牛顿-拉夫逊法混合的平衡方程求解方法(混合算法二),既能保持牛顿-拉夫逊法的高计算效率,又具有遗传算法全局收敛的优点,在模型计算效率基本不变的情况下,彻底突破了常规的发动机平衡方程与模型中非线性方程解法的局限,实现了模型在整个包线范围内的收敛。
【学位授予单位】:西北工业大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2002
【分类号】:V231

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 杨欣毅;沈伟;刘海峰;董可海;王永华;;弹用涡喷发动机风车起动过程仿真及性能分析[J];兵工学报;2011年01期
2 杨欣毅;沈伟;刘海峰;董可海;;一种弹用涡喷发动机风车起动数值仿真方法[J];航空动力学报;2010年08期
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2 尹大伟;航空发动机模型求解算法及性能寻优控制中的参数估计研究[D];国防科学技术大学;2011年
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【参考文献】
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【共引文献】
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5 张安勤;数据挖掘与进化算法[J];安徽教育学院学报;2002年03期
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1 李佳;载人潜器阻力性能的数值和试验预报及外形优化研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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3 谭枫;介入式文化算法及其应用研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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6 李晚龙;六自由度Stewart平台分散智能控制研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 董慧群;代建制项目风险预警管理研究[D];辽宁工程技术大学;2010年
8 许爱德;开关磁阻电机在船舶电力推进中的应用研究[D];大连海事大学;2010年
9 张进;地震叠前数据的弹性阻抗非线性反演方法研究[D];中国海洋大学;2009年
10 时长江;豆科类杂草种子图像识别系统研究[D];中国海洋大学;2009年
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1 张小亮;非线性规划的信赖域算法[D];河南理工大学;2010年
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5 李坤;参数参与进化的自适应遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
6 吴香庭;基于遗传算法的K-means聚类方法的研究[D];山东科技大学;2010年
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10 王辉;基于改进遗传算法的物流配送路径优化研究[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
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8 王海涛;张攻博;谢寿生;何秀然;翟旭升;;基于分布式控制的航空发动机智能转速传感器[J];传感器与微系统;2008年10期
9 梁卫星;周杰;;多传感器跟踪系统自适应Kalman滤波融合[J];传感器与微系统;2009年09期
10 李浩军;唐诗华;黄杰;;抗差估计中几种选权迭代法常数选取的探讨[J];测绘科学;2006年06期
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1 尹大伟;航空发动机模型求解算法及性能寻优控制中的参数估计研究[D];国防科学技术大学;2011年
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【二级引证文献】
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9 刘慧;刘永文;;基于通用级特性图的压气机特性计算方法[J];能源技术;2008年02期
10 杨欣毅;沈伟;王文;王永华;王星博;;利用多状态试车数据修正发动机部件特性[J];航空动力学报;2012年08期
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1 叶洪涛;基于免疫算法的污水处理系统预测及优化控制研究[D];华南理工大学;2011年
2 李秋红;航空发动机智能鲁棒控制研究[D];南京航空航天大学;2011年
3 尹大伟;航空发动机模型求解算法及性能寻优控制中的参数估计研究[D];国防科学技术大学;2011年
4 潘立鑫;水下机器人近水面横遥减摇控制策略研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 彭勇刚;模糊控制工程应用若干问题研究[D];浙江大学;2008年
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8 熊海国;飞行模拟器发动机系统建模与面向对象的仿真研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
9 陈永琴;航空燃油柱塞泵运动学与动力学特性分析研究[D];西安电子科技大学;2012年
10 蒋成玺;脉冲强磁场电源系统设计及实现[D];华中科技大学;2013年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 李华英;航空发动机多变量鲁棒控制方法研究[D];南昌航空大学;2010年
2 何迪;四容水箱神经网络预测控制[D];北方工业大学;2011年
3 石喆文;永磁同步电机控制器半物理仿真系统的研究[D];长安大学;2011年
4 张键;航空发动机全状态建模技术研究[D];南京航空航天大学;2009年
5 丁琳;涡轴发动机数字控制与仿真技术研究[D];南京航空航天大学;2011年
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7 聂乾鑫;涡扇发动机加速控制规律优化[D];西北工业大学;2007年
8 刘景茂;弹用涡扇发动机数学模型建立及控制算法研究[D];西北工业大学;2007年
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【二级参考文献】
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2 常春江,林基恕;21世纪先进航空发动机动力传输系统[J];航空科学技术;1997年01期
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【相似文献】
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1 陈根社,陈新海;应用遗传算法设计自动交会控制器[J];西北工业大学学报;1994年02期
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7 方良周,段启筠,李斌,刘欣,佟杰新;遗传算法在挖掘机反铲装置优化中的运用[J];沈阳建筑工程学院学报;1998年03期
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9 刘宝坤,王慧,李光泉;基于递阶遗传算法的神经网络预测控制(英文)[J];Transactions of Tianjin University;1998年02期
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7 朱秀娥;周宝焜;;振动筛设计的遗传算法[A];福建省科协第三届学术年会装备制造业专题学术年会论文集[C];2003年
8 何奉道;梁向阳;;基于遗传算法的机车周转图优化编制方法[A];1999年中国神经网络与信号处理学术会议论文集[C];1999年
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7 李磊;让电子政务更聪明[N];计算机世界;2001年
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