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基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计
引用本文:吴正科,杨青真,施永强,李岳锋.基于RBF和PSO的双喉道气动矢量喷管优化设计[J].地球环境学报,2013(4):451-456.
作者姓名:吴正科  杨青真  施永强  李岳锋
作者单位:西北工业大学 动力与能源学院,陕西 西安 710072,西北工业大学 动力与能源学院,陕西 西安 710072,西北工业大学 动力与能源学院,陕西 西安 710072,西北工业大学 动力与能源学院,陕西 西安 710072
摘    要:本文探索了一种能多变量综合优化的方法,即对喷管进行参数化设计后,用均匀试验设计(UED)将试验样本均匀散布在设计区间内,求出各性能参数后,利用径向基神经网络(RBF)对试验样本进行拟合,再用粒子群算法(PSO)对训练好的神经网络进行寻优,找出了更好的双喉道气动矢量喷管设计参数组合。数值模拟结果显示,优化后的双喉道气动矢量喷管的矢量角有了明显提高。试验表明这种优化方法具有很好的优化能力,可以用来对喷管几何外形进行参数优化。 

关 键 词:双喉道气动矢量喷管  矢量优化  均匀试验设计  径向基神经网络  粒子群算法  
收稿时间:2012/7/13 0:00:00
修稿时间:2012/11/14 0:00:00

Optimization Design of the Dual Throat Fluidic Thrust Vectoring Nozzle Based on RBF and PSO
Authors:WU Zheng-ke  YANG Qing-zhen  SHI Yong-qiang and LI Yue-feng
Abstract:
Keywords:Dual throat fluidic thrust vectoring nozzle  Vector optimization  Uniform experimental design  Radial basis function  Particle swarm optimization
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