典型文献
改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用
文献摘要：
航空发动机不暖机会产生性能损失,此时原有发动机模型已经不能准确表达发动机性能,因此,需要利用模型修正技术对原有的发动机模型进行修正,以获得发动机不暖机情况下的数学模型.提出了一种改进多元宇宙优化算法(Multi-verse optimization,MVO),并将其应用于发动机不暖机模型的修正研究.在常规MVO算法基础上,修改虫洞机制公式,解决解区间偏离0轴较远时寻优计算易陷入局部最优的问题,并引入混沌思想,通过混沌化初始宇宙和在每一代最优宇宙附近区域内进行混沌搜索,增强了算法的全局搜索能力.将改进后的算法应用于发动机模型的修正研究,并将常规MVO,改进MVO,粒子群算法(Particle swarm optimization,PSO)和遗传算法(Genetic algorithm,GA)四种算法的修正结果进行了对比.结果表明:修正后发动机不暖机模型精度得到很大提高,其中推力误差仅为0.07％,能够满足舰载机起飞动力学模型输入条件的精度要求;改进MVO算法对发动机模型的修正效果优于常规MVO算法,且相比PSO和GA,改进MVO修正效果同样更优.
文献关键词：
涡扇发动机;暖机;模型修正;多元宇宙优化算法;虫洞机制公式;混沌
中图分类号：
作者姓名：
钱仁军;李本威;宋汉强;武晓龙;张赟
作者机构：
海军航空大学航空基础学院,山东烟台 264001;中国人民解放军 92728部队,上海 200436;海军驻沈阳地区第二军事代表室,辽宁沈阳 110043
文献出处：
引用格式：
[1]钱仁军;李本威;宋汉强;武晓龙;张赟-.改进多元宇宙算法在航空发动机不暖机模型修正中的应用)[J].推进技术,2022(05):40-49
A类：
虫洞机制公式
B类：
多元宇宙算法,航空发动机,暖机,模型修正,正中,发动机模型,发动机性能,多元宇宙优化算法,Multi,verse,optimization,MVO,较远,局部最优,混沌思想,近区,混沌搜索,全局搜索,搜索能力,算法应用,粒子群算法,Particle,swarm,PSO,Genetic,algorithm,GA,模型精度,推力,舰载机,起飞,飞动,模型输入,输入条,精度要求,涡扇发动机
AB值：
0.31115
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