變循環(huán)發(fā)動機部件法建模優(yōu)化建模競賽作品-免費閱讀
【正文】 缺點遺傳算法模型的計算效率還不太理想、算法參數(shù)選擇不合理時有陷入局部最優(yōu)解的可能。參考已有文獻制定發(fā)動機4個賦予初值的參數(shù)方案如下：對應地，共同工作方程可表示為所選變量隱形式的(非顯函數(shù))非線性方程組，即：發(fā)動機共同工作點求解問題相應轉(zhuǎn)化為，在給定調(diào)節(jié)規(guī)律下的上述非線性方程組求解問題。⑤算法控制參數(shù)遺傳算法中需要選擇的運行參數(shù)主要有個體編碼串長度、群體規(guī)模、交叉概率、變異概率，這些參數(shù)對遺傳算法的性能影響較大，須認真選取。②初始群體是遺傳算法搜索的出發(fā)點對于群體規(guī)模N，編碼長度L的問題，隨機產(chǎn)生N*L位編碼字符，組成N個初始個體，構(gòu)成初始群體。 ③計算的適應度。 遺傳算法模型的建立與求解由于發(fā)動機的7個平衡方程組成的非線性方程組，利用傳統(tǒng)的非線性方程組求解，無論是從算法的選擇還是算法本身的構(gòu)造都與索要解決的問題的特性有很大的關(guān)系，很多情況下算法中算子的構(gòu)造及有效性會成為我們解決問題的巨大障礙。之后，計算出口總溫和總壓。四、符號說明五、模型建立和求解 求解問題一 風扇特性數(shù)據(jù)表中流量隨壓比函數(shù)值變化的圖形由附錄3中的壓氣機壓比函數(shù)值的定義可知，壓比函數(shù)值zz可以如下算得：設壓氣機某換算轉(zhuǎn)速所對應的增壓比數(shù)據(jù)（見附錄4）的最大值為，最小值為，則定義該換算轉(zhuǎn)速對應的壓氣機增壓比的壓比函數(shù)值為： （）由附錄4中風扇特性數(shù)據(jù)，利用公式（）、。針對本問題。第一小問可借用附錄3中的壓比函數(shù)值定義式，求得附錄4中風扇特性數(shù)據(jù)表中增壓比對應的壓比函數(shù)值，然后由所得壓比函數(shù)值及流量數(shù)據(jù)畫出流量隨壓比函數(shù)值變化的圖形。選擇活門完全打開，副外涵道面積設為，+004，尾噴管喉道面積。發(fā)動機各部件匹配工作時，受低壓軸功率平衡方程、高壓軸功率平衡方程、高壓渦輪進口截面流量平衡方程、低壓渦輪進口截面流量平衡方程、后混合器靜壓平衡方程、尾噴管面積平衡方程和風扇出口流量平衡方程7個平衡方程的制約，同時該問題給出了發(fā)動機部件計算公式、工質(zhì)熱物理性質(zhì)參數(shù)、氣動函數(shù)和壓氣機及渦輪特性等數(shù)據(jù)。變循環(huán)發(fā)動機的內(nèi)在性能優(yōu)勢，受到了各航空強國的重視，因此有必要對變循環(huán)發(fā)動機部件法建模問題進行深入研究，進而推動航空事業(yè)的發(fā)展。本文采用了遺傳算法對所得非線性方程組進行了求解，依次進行隨機生成初始化群體（即解的初始值）、選擇、交叉、變異計算、停止判斷操作。題 目 變循環(huán)發(fā)動機部件法建模及優(yōu)化 摘 要：本文利用附錄4給出的特性數(shù)據(jù)以及計算公式得出了風扇特性表中流量隨風扇壓比函數(shù)值的變化圖形規(guī)律，求出了給定條件下風扇和CDFS出口的總溫、總壓和流量，并進一步建立了發(fā)動機非線性平衡方程組求解的遺傳算法模型，并得到了給定條件下非線性方程組求解結(jié)果，進而了解了給定條件下變循環(huán)發(fā)動機雙涵道模式的工作狀況；同時還給出了計算發(fā)動機性能最優(yōu)對應的發(fā)動機CDFS導葉角度、低壓渦輪導葉角度和噴管喉道面積的求法。這些流程通過C語言編碼實現(xiàn)。 現(xiàn)有信息和數(shù)據(jù)變循環(huán)發(fā)動機有兩種工作模式，分別為渦噴模式和渦扇模式。 需要解決的問題 流量隨壓比函數(shù)值變化圖形的求解以及風扇和CDFS的出口總溫、總壓和流量的求解。請運用或設計適當?shù)乃惴ㄇ蠼庥砂l(fā)動機7個平衡方程組成的非線性方程組。第二小問采用附錄1中發(fā)動機進氣道、壓氣機的計算公式，依據(jù)假定1按進氣道風扇CDFS的順序求解[1]。本文采用2組具有合理初值的參數(shù)分別計算得到發(fā)動機各參數(shù)的最優(yōu)解，從而得到優(yōu)化發(fā)動機CDFS導葉角度、低壓渦輪導葉角度和噴管喉道面積3個量的方法，使發(fā)動機性能最優(yōu)。然后利用得到的壓比函數(shù)值數(shù)據(jù)與流量數(shù)據(jù)可以得風扇流量隨壓比函數(shù)值變化的圖形。由假設有：風扇進口總壓=進氣道出口總壓，則有：由假設有：風扇進口總溫=進氣道出口總溫，再結(jié)合附錄1中“ 計算過程——3) 計算壓氣機出口參數(shù)”的公式算法步驟算出風扇出口總溫。而遺傳算法作為一種靈活的自適應算法無需過多的考慮問題的具體形式，具備全局收斂性，突破了傳統(tǒng)算法的諸多限制與不足，因而本文采用遺傳算法進行發(fā)動機非線性方程組的求解。④置進化代數(shù)。③適應函數(shù)設計本文采用的適應函數(shù)為：其中，為當前代群體中最大與最小適應度（）之比的控制系數(shù)；、分別為當前代群體中函數(shù)的最大和最小函數(shù)值。⑥算法停止準則由于目標函數(shù)的極小值一定且為0，因此可根據(jù)方程組解的精度要求，明確給出如下進化終止準則（收斂判斷準則）其中，為當前進化代最優(yōu)個體對應解；為方程組要求的精度（收斂誤差）； 遺傳算法的有效性論證遺傳算法具有大范圍收斂性質(zhì)，對初始點沒有任何要求與限制，而且只要有解的存在，從理論上證明就可以完全收斂于全局最優(yōu)解；采用群體
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