本文關(guān)鍵詞：基于ADE-ELM的渦軸發(fā)動機(jī)建模方法

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【摘要】：提出了基于自適應(yīng)微分進(jìn)化-極端學(xué)習(xí)機(jī)(ADE-ELM)求解平衡方程的高精度渦軸發(fā)動機(jī)實時部件級模型建立方法.基于牛頓-拉夫遜(N-R)迭代模型,以迭代計算前模型平衡方程殘差為輸入,迭代收斂后平衡方程猜值修正量為輸出,訓(xùn)練極端學(xué)習(xí)機(jī),并采用自適應(yīng)微分進(jìn)化(ADE)算法優(yōu)化極端學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)參數(shù),提高猜值修正量映射精度.ADE算法中采用sigmoid型自適應(yīng)縮放因子,提高了微分進(jìn)化算法的尋優(yōu)能力.在渦軸發(fā)動機(jī)不同飛行狀態(tài)下的測試結(jié)果表明,以N-R迭代算法模型為基準(zhǔn),基于ADE-ELM的發(fā)動機(jī)模型,最大建模誤差約為一次通過算法的1/3,運(yùn)算耗時約為一次通過算法的1/3,驗證了算法的有效性.
【作者單位】： 南京航空航天大學(xué)能源與動力學(xué)院江蘇省航空動力系統(tǒng)重點實驗室;
【關(guān)鍵詞】： 渦軸發(fā)動機(jī) 建模 平衡方程 極端學(xué)習(xí)機(jī) 微分進(jìn)化算法
【分類號】：V235.12
【正文快照】： 航空發(fā)動機(jī)的數(shù)學(xué)模型在其研制、控制、健康管理、性能尋優(yōu)中起著非常重要的作用.以數(shù)學(xué)模型代替真實發(fā)動機(jī)開展數(shù)值仿真或半物理仿真試驗,是降低發(fā)動機(jī)成本、提高試驗安全性的有效手段.因而發(fā)動機(jī)數(shù)學(xué)模型一直是世界各航空強(qiáng)國的研究重點.早在20世紀(jì)50年代,美國就開始發(fā)動機(jī)

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本文編號：703469