基于遗传算法优化粒子群算法的高阶谐波控制研究

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与固定翼飞机相比,直升机的振动水平较高,为了减小振动,各种抑振技术被发明出来。本文所介绍的基于高阶谐波的独立桨叶控制技术就是其中的一种。该领域的理论研究主要集中在两方面:一是建立精确的气弹动力学模型用于计算加载谐波之后桨毂振动载荷;二是设计合理的算法,求解出最佳高阶谐波的幅值相位组合来进行抑振。制约最佳控制组合寻优效率提高的瓶颈有二:一是桨毂载荷计算迭代次数多;二是寻优所选用的算法不完全合适。本文研究的领域是基于高阶谐波的独立桨叶控制技术。主要内容有:(1)基于能量变分原理和中性梁原理建立了旋翼动力学模型,基于Pitters-He动态入流模型和Leisheman-Beddoes非定常模型建立了旋翼气动模型,结合上述两个模型建立了旋翼气弹动力学模型,将此模型用于后文的旋翼减振仿真模拟;(2)比较研究了基于遗传算法优化的粒子群算法、简单搜索算法、梯度下降法三种算法对于最佳组合参数寻优的计算性能,同时结合实际设计了一种新的改进梯度下降法,通过控制定义域范围来加快寻优计算速度;(3)通过理论模型证明了对于二三阶谐波控制下的桨毂垂向载荷存在着最小值;(4)利用建立的算法对不同前进比下的最佳参数控制组合进行了对比,提出了当前进比在一定范围内变化时同个控制参数能达到类似效果。本文创新点有:(1)通过各种手段改进了寻优算法的效率,同时创立了适合给模型的算法,将计算时间大大缩短;(2)证明了桨毂垂向载荷关于谐波控制的参数存在最小值;(3)研究了不同前进比下控制参数的变化,发现使用同参数来进行控制能达到同样的控制效果。
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