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熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

引用
因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值.调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.

发动机模型、修正、信息熵、粒子群优化、部件特性

28

V235.1(航空发动机(推进系统))

国家自然科学基金61102167;航空科学基金20095584006

2013-06-09(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共8页

74-81

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航空动力学报

1000-8055

11-2297/V

28

2013,28(1)

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