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1、第22卷第4期燃气轮机技术!Vol22No.42009年12月GASTURBINETECHNOLOGYDec.,2009基于退火单亲算法的压气机叶片排序11,21张海,浦健,张啸澄(1南京师范大学动力工程学院,南京210042;2中国科学技术大学热科学与能源工程系,合肥230027)摘要:压气机叶片排序问题属于完全NP难题,本文针对遗传算法在解决排列组合问题中的早熟收敛,提出了一种新的算法退火单亲算法。并用退火单亲算法对压气机排序问题进行建模,在无需人工微调的情况下得到了比其他随机优化算法精度更高
2、的叶片排序结果。实验结果表明退火单亲算法与遗传算法相比,具有寻优效果好、耗时少的优点,同时减少了航空发动机安全事故的发生概率。因此,将退火单亲算法运用在压气机叶片排序问题的求解上具有良好的有效性和可行性。关键词:叶片排序;叶片振动;遗传算法;退火单亲算法;NP难题+中图分类号:TK474.811文献标识码:A文章编号:1009-2889(2009)04-0049-05[7]压气机是航空发动机的主要设备,其安全运行短、编程简单。由于遗传算法在运行早期个体差[1,2]对空天飞行器的正常飞行起着重要的作用。目异较大,当采
3、用经典的轮盘赌选择方式时,后代产生前对压气机造成安全隐患的一个很重要的因素是压个数与父个体适应度大小成正比,因此容易造成早气机叶片排序不当,叶片作为压气机及燃气透平的熟。在遗传算法的后期,个体的适应度趋于一致,优重要部件,由于工艺技术要求,所有叶片都是经手工秀的个体在产生个体时优势不明显,从而有碍种群打磨加工的[1]。因而各叶片之间难免有质量和振动[8]进化,因此本文通过控制退火温度和采用单亲算频率的差别,安装时需对各叶片进行排序,以满足静法来实现。[1]力学的配平要求。但无论是对压气机还是对燃气本文鉴于PGA的缺点,引入退火选择操作
4、,建透平,所用叶片数量大以及各叶片之间相差甚微,其立了退火单亲遗传算法(SA-PGA),克服了单亲遗排序过程是很难通过手工完成的。传算法本身存在的局部收敛问题,充分发挥了两者压气机叶片排序属于完全NP问题,是一个典(即单亲遗传算法和退火算法)结合的优势。并将[2]型的TSP组合优化问题,目前较有希望的求解方SA-PGA应用在压气机叶片排序的问题上,在无需[3-5]法有反馈神经网络法、遗传算法、模拟退火法,人工微调的情况下短时间内即可得到优于逐步调优但由于问题的特殊性,效果还是不理想。遗传算法模拟搜索算法及遗传算法的结果,满足压气机运行
5、(GeneticAlgorithm,简称GA)是近年来比较流行的随的叶片排序,说明算法的可靠性较高、寻优速度快。机优化算法,在解决各类非线性问题时该算法所表有利于进行高效快速准确的压气机片排序,减少因现出的鲁棒性、全局最优性、可并行处理性及高效率叶片排序引起的飞行器发动机安全事故。[6]越来越受到学术界的重视。单亲遗传算法1SA-PGA算法简介(ParthenoGeneticAlgorithm,简称PGA)是指遗传操作交叉和变异都是针对单独的一个个体进行的,它避11单亲遗传算法(ParthenoGeneticAlgorlthm,简
6、称PGA)免了传统遗传算法的早熟收敛问题,继承了遗传算GA是一种借鉴生物界自然选择和自然遗传机[6]法全局优化性能强等特点,同时与GA相比,耗时制的随机搜索算法。它与传统算法不同,大多数收稿日期:2008-11-12改稿日期:2008-12-03作者简介:张海(1987-),男,南京师范大学热能与动力工程专业本科生。浦健(1987-),男,中国科学技术大学硕士。研究:航天飞行器的热防护。张啸澄(1987-),男,南京师范大学热能与动力工程专业本科生。50燃气轮机技术第22卷古典的优化算法是基于一个单一的度量函数(评估Step6.
7、对当前种群进行交叉变异运算,同时按函数)的梯度或较高次统计,以产生一个确定性的试退火选择概率接受新个体;验解序列;GA不依赖于梯度信息,而是通过模拟自Step7.加入最优保存策略,即保存从算法开始然进化过程来搜索最优解,它利用某种编码技术,作到当前代数的最优解;用于称为染色体的数字串,模拟由这些串组成的群Step8.输出迭代过程中的最适应个体。体的进化过程。遗传算法通过有组织的、随机的信2基于SA-PGA的压气机叶片排序息、交换来重新组合那些适应性好的串,生成新的串模型建立与求解的群体。而PGA是在遗传算法的基础上,取消了传统GA中
8、的交叉变异等算子,代之以仅在一条染色21问题的分析体上操作的基因换位等遗传算子,从而简化了遗传叶片是航空发动机上的最重要部件,由于工艺[9]操作,提高了搜索效率。因此PGA继承了传统遗技术要求,所有叶片都是经手工打磨的
