變循環(huán)發(fā)動機部件法建模優(yōu)化建模競賽作品-資料下載頁
2025-05-23 18:29本頁面
【正文】 化 模型的評價 優(yōu)點本文第二問采用了遺傳算法模型，遺傳算法模型的優(yōu)點如：（1）、具有大范圍收斂性質，對初始點沒有任何要求與限制，而且只要有解的存在，都能求得方程組的解。（2）、對優(yōu)化的目標函數(shù)無限制，不需要函數(shù)連續(xù)，也不要求可微，既適用于有數(shù)學解析表達的顯函數(shù)，也適用于只有輸入輸出映射的隱函數(shù)，應用范圍廣。（3）、采用群體搜索，從多個初始點可行解出發(fā)，且算法本身隱含成倍模式，具有良好的計算并行性。（4）、遺傳算法是一種求解系統(tǒng)優(yōu)化問題的通用方法，不依賴于所研究問題的具體領域，運算通過種群更新和迭代來搜索全局最優(yōu)解，與其他優(yōu)化算法相比，對復雜工程問題的求解具有較強的魯棒性。（5）、僅利用目標函數(shù)取值信息，無需諸如梯度及其他輔助信息，適合于大規(guī)模、高度非線性及無解析表達式的目標函數(shù)優(yōu)化問題。（6）、采用隨機化算子而不是嚴格的確定性運算，可以直接逼近非線性、多約束、多目標優(yōu)化問題的求解目標。 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。 模型的優(yōu)化由于遺傳操作的隨機性，使得新一代的個體產(chǎn)生沒有明確的方向，個體編碼的基因組合不能保證向最優(yōu)個體靠近，這大大增加了迭代優(yōu)化時間，降低了算法效率。為了加快優(yōu)化到最優(yōu)解的速度和精度，可以引入“進化方向”算子，在每一代的進化中，該算子的作用是指導個體向更優(yōu)的個體編碼方向進化。這樣引入“進化方向”算子可以大大增加計算效率。 七、參考文獻[1] 茍學中，周文祥，黃金泉．變循環(huán)發(fā)動機部件級建模技術．航空動力學報，2013，28（1）：104111．[2] 王 元，李秋紅，黃向華．變循環(huán)發(fā)動機建模技術研究．航空動力學報，2013，28（4）：954960．[3] 方昌德．變循環(huán)發(fā)動機．燃氣渦輪試驗與研究，2004，17(3)：15．[4] 劉增文，王占學，黃紅超，蔡元虎．變循環(huán)發(fā)動機性能數(shù)值模擬．航空動力學報，2010，25（6）：13101315．[5] 茍學中．變循環(huán)發(fā)動機建模及控制規(guī)律研究．南京航空航天大學碩士學位論文，2011年12月．[6] 張宏生，吳拓．遺傳算法在非線性方程組求解中的應用．肇慶學院學報，2002，23(2)：1619．[7] 蘇三買．遺傳算法及其在航空發(fā)動機非線性數(shù)學模型中的應用研究．西北工業(yè)大學博士學位論文，2002年4月．[8] 譚浩強．C程序設計（第二版），北京：清華大學出版社，1999年．八、附錄附表一 風扇特性數(shù)據(jù)表中流量隨壓比函數(shù)值變化對應值表換算轉速 換算轉速 換算轉速 zz流量zz流量zz流量00040111換算轉速 換算轉速 換算轉速 zz流量zz流量zz流量000111換算轉速 換算轉速 1換算轉速 zz流量zz流量zz流量001010101101101101101101101111 24
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