期刊文章详细信息
基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制 ( EI收录)
Performance Seeking Control of Turbofan Engine Minimum Fuel Consumption Model Based on GA-SQP
文献类型:期刊文章
LI Yong;HAN Fei-fei;ZHANG Xin-zhe;PENG Kai(School of Aeronautical Engineering,Zhengzhou University of Aeronautics,Zhengzhou 450046,China;School of Power and Energy,Northwestern Polytechnical University,Xi'an 710129,China)
机构地区:[1]郑州航空工业管理学院航空工程学院,河南郑州450046 [2]西北工业大学动力与能源学院,陕西西安710129
基 金:河南省重点研发与推广专项科技攻关项目(192102210056)。
年 份:2020
卷 号:41
期 号:7
起止页码:1638-1648
语 种:中文
收录情况:BDHX、BDHX2017、CAS、CSCD、CSCD2019_2020、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊
摘 要:航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。
关 键 词:涡扇发动机 非线性数学模型 性能寻优控制 混合算法 最低油耗模式
分 类 号:V231.1]
参考文献:
正在载入数据...
二级参考文献:
正在载入数据...
耦合文献:
正在载入数据...
引证文献:
正在载入数据...
二级引证文献:
正在载入数据...
同被引文献:
正在载入数据...