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基于微分进化算法的航空发动机模型修正
被引量:
9
1
作者
朱正
琛
李秋红
+1 位作者
王元
潘鹏飞
《航空发动机》
2016年第1期53-58,共6页
为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正。对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力。提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿...
为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正。对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力。提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度。在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配。仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762%,满足建模误差需求。
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关键词
微分进化算法
牛顿-拉夫逊迭代算法
部件特性修正
折线式交叉变量
性能仿真模型
航空发动机
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职称材料
基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法
被引量:
5
2
作者
焦洋
李秋红
+1 位作者
朱正
琛
廖光煌
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期965-973,共9页
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...
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.
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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
原文传递
题名
基于微分进化算法的航空发动机模型修正
被引量:
9
1
作者
朱正
琛
李秋红
王元
潘鹏飞
机构
南京航空航天大学江苏省航空动力系统重点实验室
出处
《航空发动机》
2016年第1期53-58,共6页
基金
国家重大基础研究项目资助
文摘
为了提高航空发动机性能仿真模型精度,采用微分进化算法对发动机部件特性进行修正。对微分进化算法进行改进,提出折线式交叉变量变化方式,提高了算法的寻优能力。提出变步长牛顿-拉夫逊迭代算法,基于平衡方程残差范数变化趋势,改变牛顿-拉夫逊算法迭代计算步长,提高了模型的收敛性和收敛速度。在设计点,对各部件特性、引气系数、总压恢复系数进行修正,使修正后的模型输出与试验数据相匹配。仿真结果表明:改进后的牛顿-拉夫逊迭代算法收敛性更强、计算速度更快,修正后的各输出参数的最大建模误差减小到1.3762%,满足建模误差需求。
关键词
微分进化算法
牛顿-拉夫逊迭代算法
部件特性修正
折线式交叉变量
性能仿真模型
航空发动机
Keywords
Differential Evolution(DE)algorithm
Newton-Raphson method
components characteristics modification
across-variable in broken line style
performance simulation model
aeroengine
分类号
V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
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职称材料
题名
基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法
被引量:
5
2
作者
焦洋
李秋红
朱正
琛
廖光煌
机构
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
出处
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016年第4期965-973,共9页
文摘
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.
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
Keywords
turbo-shaft engines
modeling
balance equationsextreme learning machine
differential evolution algorithm
分类号
V233.7 [航空宇航科学与技术—航空宇航推进理论与工程]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于微分进化算法的航空发动机模型修正
朱正
琛
李秋红
王元
潘鹏飞
《航空发动机》
2016
9
下载PDF
职称材料
2
基于ADE-ELM的涡轴发动机建模方法
焦洋
李秋红
朱正
琛
廖光煌
《航空动力学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2016
5
原文传递
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