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标题: 基于融合算法的航空发动机涡轮前温度最优控制 [打印本页]

作者: 雩风三日    时间: 2021-3-9 17:08
标题: 基于融合算法的航空发动机涡轮前温度最优控制
基于融合算法的航空发动机涡轮前温度最优控制
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' ~3 O/ [* L# j2 A       涡轮前温度是航空发动机的关键控制参数之一,在保持发动机推力不变的前提下,降低涡轮前温度可以有效提高发动机使用寿命,涡轮前温度最优控制是降低涡轮前温度的有效技术途径。研究了航空发动机涡轮进口温度的在线优化问题,并根据该优化问题的特点,提出了一种基于小生境遗传算法 (NGA) 与非线性规划 (NLPQL) 相结合的混合优化算法。数值仿真研究结果表明,虽然 NLPQL 计算速度快,但对涡轮进口温度的降低效果较差,NGA 具有全局收敛能力,优化效果较好,但计算耗时较长。NGA 和 NGA-NLPQL 混合算法在飞机全飞行包线内可分别降低涡轮前温度 27.35K 和 27.19K,但与 NGA 相比,NGA-NLPQL 混合算法节省了 74.6% 的计算时间。因此,所提出的 NGA-NLPQL 混合算法是一种效果更好、实时性更优的航空发动机涡轮前温度在线优化方法。: R! v1 X4 Y% Y/ Y! _/ |

6 t; M7 e4 n, @( O- D" P1 L9 l4 \( J关键词:涡轮前温度;航空发动机;小生境遗传算法;非线性规划算法;混合算法0 y; n: j; p0 L9 y0 `9 [
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基于融合算法的航空发动机涡轮前温度最优控制_李杰.caj

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