一种新PSO混合算法在直升机配平中的应用

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1、第48卷第3期2016年6月南京航JournalofNanjing空航天大学学报UniversityofAeronautics8LAstronauticsV01.48No.3Jun.2016DOI:10.16356/j.1005—2615.2016.03.019一种新PSO混合算法在直升机配平中的应用徐广胡国才(海军航空工程学院飞行器工程系,烟台,264001)摘要:直升机配平计算是动力学分析的基础,其实质是求解高维复杂的非线性方程组。针对经典算法与智能算法的特点与不足,提出了一种求解非线性方程组的新粒子群方法。在粒子群(Particleswarmoptimization,PSO

2、)算法的基础上,根据模拟退火(Simulatedannealing,SA)思想,引入了嵌入式LM(Levenberg-marquardt)优化算子。该方法充分发挥了3种算法的优势,克服了LM算法初值敏感性,PSO算法易陷入局部极值等问题。通过UH一60A直升机实例配平计算,验证了本文算例模型的准确性。在此基础上,针对某一前飞状态下的配平算例,在收敛可靠性和计算效率上通过与其他算法进行对比,表明该算法具有可靠的收敛性和较高的计算效率,进一步验证了该算法在配平问题上的可信度与实用性,为直升机飞行动力学问题的处理提供了一种新的有效方法。关键词:直升机;非线性方程组;粒子群算法;LM优化

3、算子;混合算法中图分类号iV212.4文献标志码:A文章编号i1005—2615(2016)03—0426—06ApplicationofNewPSOHybridAlgorithmtoHelicopterTrimXuGuang,HuGuocai(DepartmentofAirborneVehicleEngineering,NavyAeronauticalandAstronauticalUniversity,Yantai,264001,China)Abstract:Helicoptertrimanalysisisessentialforhelicopterrotordynamics

4、investigations.Thecoreofitisthesolutionofhighdimensionalnonlinearequations.Fortheadvantagesanddisadvantagesofclassicalmethodsandintelligentalgorithms,anewparticleswarmoptimization(PSO)methodfornonlineare—quationsisproposed.Accordingtotheideaofsimulatedannealing(SA),Levenberg—marquardt(LM)oper

5、atorisembeddedinPSO.Themethodtakesfulladvantagesofabovethreemethods,solvingtheproblemssuchasinitialvaluesensitivityofLMandfallingintolocalextremevalueofPSO.UH一60Ahelicoptertrimprovestheaccuracyofthehelicoptertrimmodel.Onthisbasis,experimentalresultsofUH一60Ahelicopterinacertainforwardflight,co

6、mparedwithothermethodsinconvergencereliabilityandsolvingefficiency,showthattheproposedmethodhasreliableconvergenceprobabilityandhighcomputationrate.Itprovesthereliabilityandthepracticalityofmethodindealingwithhelicopterdy—namiealproblems.Keywords:helicopter;systemsofnonlinearequations;particl

7、eswarmoptimization;LMoptimizationoperator;hybridalgorithm直升机的配平计算是直升机飞行动力学问题研究的基础,对直升机稳定性、操纵性分析、飞行品质评估和飞控系统开发均有重要意义。特别是直升机在复杂流场环境(如舰面流场)中飞行时,考虑基金项目:航空科学基金(20145784010)资助项目。收稿Et期:2015一Ol一3i;修订日期:2015—03—17通信作者:胡国才,男,教授,博士生导师,E-mail:guocaihull@

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