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一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法 

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申请/专利权人:常熟理工学院

摘要:本发明公开了一种基于ASA‑DBN‑ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法,包括:采用旋转爆轰发动机燃烧室氧的质量百分数和液滴半径作为优化变量,以寻找旋转爆轰发动机出口处推力达到最大值时对应的旋转爆轰发动机燃烧室氧的质量百分数和液滴半径;采用CESE算法对旋转爆轰发动机的燃烧室流场进行计算得到旋转爆轰发动机出口处推力,以此构建训练数据集和测试数据集;采用训练数据集对深度信念网络DBN算法进行训练,采用测试数据集对训练好的DBN算法进行预测精度验证,采用自适应模拟退火ASA算法优化DBN算法参数,得到适合旋转爆轰发动机推力计算的参数;采用人工蜂群ABC算法对优化变量进行寻优,得到满足优化目标的优化变量;将满足优化目标的优化变量应用在成型的旋转爆轰发动机工况控制上,实现旋转爆轰发动机推力提升。

主权项:1.一种基于ASA-DBN-ABC算法的旋转爆轰发动机推力性能优化方法,其特征在于:包括以下步骤:采用旋转爆轰发动机燃烧室氧的质量百分数和液滴半径作为优化变量,以寻找旋转爆轰发动机出口处推力达到最大值时对应的旋转爆轰发动机燃烧室氧的质量百分数和液滴半径;采用CESE算法对旋转爆轰发动机的燃烧室流场进行计算得到旋转爆轰发动机出口处推力,以此构建训练数据集和测试数据集;采用训练数据集对DBN算法进行训练,采用测试数据集对训练好的DBN算法进行预测验证,采用ASA优化DBN算法参数,得到适合旋转爆轰发动机推力预测的DBN参数,最终获得优化后的DBN模型;采用ABC算法对优化变量进行寻优,得到满足优化目标的优化变量;其中,在人工蜂群算法中,采用优化后的DBN算法计算每个蜜蜂所具有的旋转爆轰发动机出口处推力;将满足优化目标的优化变量应用在成型的旋转爆轰发动机工况控制上,实现旋转爆轰发动机推力提升。

全文数据:

权利要求:

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