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基于粒子群算法的发动机振动控制优化

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基于响应面设计中的中心复合设计,结合QAR数据,拟合发动机N1振动值关于燃油流量、VBV角度、VSV作动筒位置的函数模型,并利用粒子群优化算法对该函数模型进行优化,得到匹配效果更佳的发动机相关参数,相较于QAR数据和响应面法优化后参数,使N1振动值降到非常理想的水平。
Optimisation of Engine Vibration Control Based on Particle Swarm Algorithm
Based on the central composite design in response surface design,combined with the QAR data,a function model of engine N1 vibration value with respect to fuel flow rate,VBV angle,and VSV actuator cylinder position is fitted,and the particle swarm optimization algorithm is used to optimize the function model,so that the matching effect of the engine related parameters is more effective,and the engine vibration value is reduced to a very desirable level,compared with that after the optimization of the QAR data and the response surface method.ideal level.

enginevibration controlresponse surface designparticle swarm algorithm

李真明、李世林、王兴、王塬朝

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中国民用航空飞行学院航空工程学院,四川 德阳 618000

发动机 振动控制 响应面设计 粒子群算法

2024

机械管理开发
山西省机械工程学会

机械管理开发

影响因子:0.273
ISSN:1003-773X
年,卷(期):2024.39(7)