【摘 要】
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对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值。寻优过程由基于GA lib类库的
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对某型涡扇发动机的最大非加力寻优模式进行分析,在满足该发动机各部件的物理约束条件下,采用遗传算法对其进行性能寻优,提高其最大剩余推力值。寻优过程由基于GA lib类库的遗传算法和该涡扇发动机非线性数学模型结合编程实现。在此基础上,对遗传算法的主要运行参数进行分析和优化。在地面状态下进行仿真,其剩余推力值与设计点相比提高了4.84%。研究结果表明:遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,适合于像涡扇发动机最大非加力状态性能寻优这样大规模、高度非线性及无解析表达式的性能优化问题;通过对遗传算法运行参数的优化,能有效的提高寻优速度并减小计算量,提高运算效率。
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