基于改进TLBO算法的模型自由飞气动参数辨识

论文摘要

针对传统气动参数辨识中使用的梯度下降寻优算法易于陷入局部最优解问题,首次提出了基于改进教与学优化的气动参数辨识算法。采用自适应教学因子达到前期快速搜索、后期深度挖掘的目的;"教"阶段,通过种群个体(学生)向最优个体(教师)学习,保证算法快速聚集于真值附近;"学"阶段,通过种群个体之间相互学习,增加种群多样性,尽可能保证辨识结果的全局最优性。仿真结果表明,改进型教与学优化参数辨识算法可有效提高辨识精度,具有一定的工程应用推广价值。

论文目录

• 0 引言
• 1 参数辨识基础模型
•   1.1 模型自由飞试验及辨识算法原理
•   1.2 运动方程
•   1.3 气动力数学模型
•   1.4 适应度函数
• 2 ITLBO参数辨识算法研究
•   2.1 基本定义
•   2.2 教育阶段
•   2.3 学生互助学习阶段
•   2.4 算法流程
• 3 仿真验证
•   3.1 算法验证
•   3.2 仿真结果及分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 李飞,闵昌万,张鹏宇

关键词: 气动参数辨识,改进型教与学优化,粒子群优化算法,自适应遗传算法

来源: 飞行力学 2019年05期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学,信息科技

专业: 力学,航空航天科学与工程,自动化技术

单位: 中国运载火箭技术研究院空间物理重点实验室

分类号: TP18;V211

DOI: 10.13645/j.cnki.f.d.20190617.012

页码: 81-86+96

总页数: 7

文件大小: 1728K

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