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        進(jìn)化粒子群算法在航空發(fā)動(dòng)機(jī)模型求解中的應(yīng)用

        2019-03-27 03:33:18魏智輝
        工程與試驗(yàn) 2019年4期
        關(guān)鍵詞:初值適應(yīng)度變異

        魏智輝,梁 言

        (中國(guó)飛行試驗(yàn)研究院?發(fā)動(dòng)機(jī)所,陜西?西安?710089)

        航空發(fā)動(dòng)機(jī)模型在航空發(fā)動(dòng)機(jī)設(shè)計(jì)、性能分析、健康管理以及控制研制中都發(fā)揮著重要作用。好的模型能大幅度縮短研制周期,節(jié)約成本。求解發(fā)動(dòng)機(jī)數(shù)學(xué)模型,在數(shù)學(xué)上可等價(jià)為求解非線性最小二乘問(wèn)題。傳統(tǒng)優(yōu)化算法往往需要目標(biāo)函數(shù)連續(xù)可導(dǎo),而發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)模型本身非常復(fù)雜,傳統(tǒng)的優(yōu)化算法對(duì)迭代的初值依賴過(guò)高、易陷入局部最小等問(wèn)題非常突出,制約了精確的發(fā)動(dòng)機(jī)模型與仿真的發(fā)展[1]。近年來(lái),以粒子群為代表的各種基于隨機(jī)搜索的現(xiàn)代化算法得到迅速發(fā)展,該算法無(wú)需目標(biāo)函數(shù)梯度信息,具有結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、易于實(shí)現(xiàn)和參數(shù)少等優(yōu)點(diǎn),在求解一些復(fù)雜的多維問(wèn)題上比傳統(tǒng)優(yōu)化算法具有更大的優(yōu)勢(shì)[2-3]。

        粒子群算法從隨機(jī)解出發(fā),通過(guò)迭代尋找最優(yōu)解,并通過(guò)適應(yīng)度函數(shù)評(píng)價(jià)解的品質(zhì)。在每次迭代中,粒子通過(guò)跟蹤兩個(gè)極值來(lái)更新自己的位置。第一個(gè)極值是整個(gè)種群目前找到的最優(yōu)解,另一個(gè)極值是整個(gè)種群目前找到的最優(yōu)解,為全局極值。粒子在運(yùn)動(dòng)的過(guò)程中每個(gè)個(gè)體都會(huì)參照全局最優(yōu)位置的粒子,粒子的獨(dú)立性較差,所有的粒子都去追隨優(yōu)秀個(gè)體,很容易使算法陷入局部最優(yōu),而當(dāng)前的標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法并沒(méi)有避免這一問(wèn)題。在粒子搜索過(guò)程中,如果其解空間較小,維度低情況下,可存在的局部最優(yōu)較小,標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法能很有效率地解決問(wèn)題,但當(dāng)遇到復(fù)雜的高維問(wèn)題,會(huì)使計(jì)算復(fù)雜度爆炸式增長(zhǎng),導(dǎo)致計(jì)算無(wú)法求解。為了改進(jìn)粒子群算法的隨機(jī)性和搜索能力,有國(guó)外學(xué)者提出,將進(jìn)化算法的“變異、重組”等思想引進(jìn)粒子群算法,為進(jìn)化粒子群算法(EPSO)。許多實(shí)例已經(jīng)證明,進(jìn)化粒子群算法優(yōu)于其他經(jīng)典方法[4-5]。本文將進(jìn)化粒子群算法應(yīng)用于典型的渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)部件級(jí)非線性模型求解中,顯著地提高了計(jì)算的精度和收斂性。

        1??基于進(jìn)化粒子群算法的發(fā)動(dòng)機(jī)非線性模型求解

        1.1??進(jìn)化粒子群算法

        進(jìn)化粒子群算法(EPSO)是一種混合方法,將進(jìn)化算法的“變異、重組”等思想引進(jìn)粒子群算法。

        進(jìn)化粒子群算法的基本操作是:

        (1)復(fù)制:將種群內(nèi)的每個(gè)粒子復(fù)制r次;

        (2)變異:種群中每個(gè)粒子都有它的變異策略參數(shù);

        (3)生殖:每一個(gè)變異粒子通過(guò)粒子群算法的移動(dòng)規(guī)則重組產(chǎn)生一個(gè)后代;

        (4)評(píng)估:每一個(gè)后代都有它的適應(yīng)度函數(shù);

        (5)選擇:通過(guò)隨機(jī)對(duì)比或者其他選擇程序,留下最佳的粒子,所有的粒子的最優(yōu)后代集合在一起,成為下一代種群。

        生殖過(guò)程中所采用的粒子重組和移動(dòng)規(guī)則如下:

        給出一個(gè)在k代的粒子,k+1代粒子由式(1)給出:

        其中:pi是粒子i從開(kāi)始到當(dāng)前這一代的最佳點(diǎn),pg是整個(gè)種群的粒子從開(kāi)始到當(dāng)前代的最佳點(diǎn),xi(k)是處于k代的粒子i,vi(k)是粒子i在k代的速度,wi1是粒子的慣性權(quán)重因子,wi2是粒子記憶權(quán)重因子,wi3是粒子信息交換權(quán)重因子,P是交流因子,p值是一個(gè)外部參數(shù),控制種群信息的通路,通常其值為1。公式中符號(hào)*代表那些參數(shù)處于演化階段。

        參數(shù)的變異基本規(guī)則與進(jìn)化算法的規(guī)則相似:

        權(quán)重的變化由學(xué)習(xí)參數(shù)τ調(diào)節(jié)。

        全局最優(yōu)解也被隨機(jī)打亂:

        wi4是每個(gè)粒子的第四個(gè)策略參數(shù),該參數(shù)控制當(dāng)前全局最優(yōu)的分布,假設(shè)真正的全局最優(yōu)還沒(méi)有找到時(shí)可以使得它的鄰域可以被搜索到。

        在EPSO算法中,復(fù)制時(shí)期生成的r個(gè)克隆粒子,它們的策略參數(shù)處于變異中,然后再進(jìn)行重新組合操作(移動(dòng)規(guī)則同PSO算法),在r個(gè)不同位置生成r個(gè)后代,對(duì)這些后代進(jìn)行選擇操作并且選擇一個(gè)最優(yōu)的后代存活下來(lái)作為下一代種群中的粒子。對(duì)原種群中每個(gè)個(gè)體重復(fù)這一過(guò)程。算法流程如圖1所示。

        圖1 進(jìn)化粒子群算法流程圖

        1.2??應(yīng)用進(jìn)化粒子群算法求解發(fā)動(dòng)機(jī)模型

        發(fā)動(dòng)機(jī)處于某一穩(wěn)態(tài)工作狀態(tài)時(shí),需要同時(shí)滿足流量、功率、轉(zhuǎn)速平衡等包含6個(gè)非線性共同工作方程組,要獲得共同工作方程,需要從進(jìn)氣道入口至尾噴管出口截面按氣流流過(guò)的順序進(jìn)行一次完整的計(jì)算。穩(wěn)態(tài)工作點(diǎn)求解的數(shù)學(xué)問(wèn)題實(shí)質(zhì)是求解獨(dú)立變量為未知數(shù)的非線性隱式方程組。

        本文以通用雙轉(zhuǎn)子渦扇發(fā)動(dòng)機(jī)為例,取低壓百分比轉(zhuǎn)速(PCNF)、風(fēng)扇工作點(diǎn)位置參數(shù)(ZF)、高壓百分比轉(zhuǎn)速(PCNC)、壓氣機(jī)工作點(diǎn)位置參數(shù)(ZC)、高壓渦輪流量函數(shù)(TFFHP)、低壓渦輪流量函數(shù)(TFFLP)為獨(dú)立變量,通過(guò)部件級(jí)熱力學(xué)方程聯(lián)立求解共同工作方程組:

        當(dāng)共同工作方程6個(gè)殘差值趨于0時(shí),認(rèn)為模型獲得可靠解。在應(yīng)用進(jìn)化粒子群算法求解時(shí),同經(jīng)典方法一樣,需要設(shè)計(jì)點(diǎn)參數(shù)和初值。計(jì)算流程如圖2所示。

        圖2 應(yīng)用進(jìn)化粒子群算法求解發(fā)動(dòng)機(jī)模型流程圖

        輸入外界大氣條件和初值,進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)各部件熱力學(xué)計(jì)算,之后求解共同工作方程,計(jì)算殘差,計(jì)算進(jìn)化粒子群算法的適應(yīng)度函數(shù)值,根據(jù)適應(yīng)度值或迭代次數(shù)判斷是否終止計(jì)算。如不滿足終止條件,則根據(jù)進(jìn)化粒子群算法產(chǎn)生新的一組獨(dú)立變量(ZF,ZC,PCNF,PCNC,TFFLP,TFFHP),再重復(fù)進(jìn)行發(fā)動(dòng)機(jī)各部件計(jì)算,直到滿足終止條件,輸出計(jì)算結(jié)果。

        2??算例與計(jì)算結(jié)果

        本文選取了在某次部件法建模過(guò)程中N-R算法迭代不收斂情況的算例來(lái)驗(yàn)證進(jìn)化粒子群算法在發(fā)動(dòng)機(jī)建模中的應(yīng)用效果。

        兩種計(jì)算方法給出相同的設(shè)計(jì)點(diǎn)參數(shù)和初值。表1為進(jìn)化粒子群算法的參數(shù)設(shè)置。

        表1 算法初始參數(shù)設(shè)置

        計(jì)算結(jié)果如圖3所示。

        圖3 殘差平均平方根隨迭代次數(shù)的變化

        在相同初值的情況下,N-R法求解發(fā)動(dòng)機(jī)模型時(shí)往往需要好的初猜想值,初猜值選取不合適經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致迭代過(guò)程中趨于發(fā)散,無(wú)法求解。而進(jìn)化粒子群算法很快達(dá)到收斂,計(jì)算的殘差平均誤差平方根為6.8×10-5,達(dá)到很高的精度。

        3??結(jié)論

        經(jīng)典算法在求解發(fā)動(dòng)機(jī)模型時(shí)往往需要好的初猜想值,初猜值選取不合適經(jīng)常會(huì)導(dǎo)致迭代計(jì)算發(fā)散。在建模過(guò)程中,調(diào)整初猜值往往沒(méi)有好的辦法,一般憑借經(jīng)驗(yàn)試取,造成建模工作量大。進(jìn)化粒子群算法不需要精確的初猜值,可以很快地對(duì)發(fā)動(dòng)機(jī)模型求解,且有很高的精度。本文應(yīng)用算例驗(yàn)證了基于隨機(jī)搜索的現(xiàn)代化算法求解非線性模型具有良好的效果,具有一定的工程應(yīng)用價(jià)值。

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