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

• 作者: 钱仁军 李本威 宋汉强 武晓龙 张赟
• 来源期刊: 推进技术
• 学科: 航空航天
• 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
• 年，卷（期）: 2022,（5）
• 所属期刊栏目: 总体与系统|System
• 页码范围: 40-49
• 页数: 10页
• 分类号: V231.3
• 语种: 中文
• DOI: 10.13675/j.cnki.tjjs.200222

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.