基于QPSO算法的压气机特性代理模型优化

• 作者: 张勇 朱飞翔 李本威 赵勇
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 关键词: 量子粒子群优化 压气机特性 代理模型 Kriging 优化 重构
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 控制
• 页码范围: 1537-1543
• 页数: 7页
• 分类号: V231.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13675/j.cnki.tjjs.2014.11.015

摘要

考虑到小样本特性数据情况下进行部件特性数据的二维线性插值精度低，提出一种基于量子粒子群优化（QPSO）算法的压气机特性代理模型优化方法。针对原始Kriging模型对其相关模型参数的初始值极度敏感以及易限于局部最优解的缺陷，利用QPSO算法对Kriging的相关模型参数进行全局寻优，克服了基于梯度的模式搜索法对于参数初始值的依赖，经测试该方法具有较好的效率以及稳定性。将该优化模型扩展应用于低压压气机特性代理模型建立与重构。经验证，在小样本特性数据下，基于QPSO的压气机特性Kriging模型仍具有较高精度，应用前景可观。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张勇	海军航空工程学院科研部	146	555	12.0	18.0
2	李本威	海军航空工程学院飞行器工程系	106	498	11.0	16.0