航空发动机约简遗传规划起动非线性动态模型

提出了一种新的用于航空发动机最优化起动过程数据驱动动态建模的约简遗传规划(PGP)算法。这种模型采用遗传规划产生航空发动机辨识模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支对于模型精度的贡献并据此去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过GP进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性线参数动态模型。实际发动机起动过程建模应用案例证明,这种思路对于具有非线性输入输出关系特征的数据可以产生鲁棒性好、解析性强的线参数非线性模型。

基于约简遗传规划的航空发动机风车起动模型

针对高空风车条件下航空发动机起动性能估算问题,给出了用线参数模型描述发动机风车起动非线性过程的一般形式,利用约简遗传规划算法进行模型结构选择的思路,建立了基于约简遗传规划的航空发动机起动性能计算模型。以某型涡喷发动机为对象,在给定条件下,运用所建立的模型对该型发动机的风车起动过程进行了模拟,得到了起动性能的仿真结果。将仿真结果与试验数据和已有的部件级起动模型仿真结果进行了对比,验证了方法的正确性、可行性。

基于约简遗传规划的线参数模型及在航空发动机起动建模中的应用(英文)

提出了一种新的约简遗传规划(PGP)算法和一种新的基于约简遗传规划的航空发动机起动动态线参数模型。这种模型采用遗传规划产生航空发动机起动模型的输入输出非线性模型集,并以二叉树结构表征函数项,运用正交最小二乘算法(OLS)估计二叉树分支(基本函数项)对于模型精度的贡献并去除复杂、冗余的函数项,从而加快遗传规划的收敛速度,最后通过 GP 进化可获得简单、可靠、准确的线参数非线性模型。发动机起动过程试车数据建模和与支持向量机的比较证明,这种方法可以产生适用性好、解析性强的线参数非线性模型,产生的模型可获得与支持向量机相当甚至更优的结果。

计算涡扇发动机风车起动特性的辨识模型

针对高空风车条件下涡扇发动机起动性能估算问题,提出了运用约简遗传规划算法进行模型结构自动选择的思路,对基于约简遗传规划的风车起动模型进行了研究.以某型涡扇发动机为例,运用该算法对给定条件下该型发动机的风车起动过程进行了建模仿真,得到了起动过程的估算结果.将估算结果与试验数据对比,验证了方法的正确性、可行性.