發(fā)布時間：2018-05-27 19:08

  本文選題：飛機氣動參數(shù)辨識 + 粒子群算法��； 參考：《復旦學報(自然科學版)》2016年03期

【摘要】：針對飛機氣動參數(shù)辨識中如極大似然法等常規(guī)方法存在收斂慢、對初值敏感或數(shù)學形式復雜等缺點,討論了模擬退火粒子群算法及其在氣動參數(shù)識別中的應用,該方法主要辨識策略是一次采集多次迭代,增強了粒子群算法的收斂性和全局性.對某飛機縱橫向氣動參數(shù)辨識進行了仿真研究,結果表明模擬退火粒子群算法對飛機氣動參數(shù)辨識問題行之有效,并且在擴展搜索空間上,比基本粒子群算法和自適應粒子群算法更有優(yōu)勢.
[Abstract]:In view of the shortcomings of conventional methods such as maximum likelihood method in aircraft aerodynamic parameter identification, such as slow convergence, sensitivity to initial values or complicated mathematical form, the simulated annealing particle swarm optimization algorithm and its application in aerodynamic parameter identification are discussed. The main identification strategy of this method is to collect several iterations at a time, which enhances the convergence and global performance of the particle swarm optimization (PSO) algorithm. In this paper, the longitudinal and horizontal aerodynamic parameters identification of an aircraft is simulated. The results show that the simulated annealing particle swarm optimization algorithm is effective in aircraft aerodynamic parameter identification, and it can be used in extended search space. It has more advantages than basic particle swarm optimization and adaptive particle swarm optimization.
【作者單位】： 復旦大學航空航天系;
【分類號】：V211.4;TP18

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本文編號：1943409