【摘 要】
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以Broyden拟牛顿法为基础结合计算发散判断和校正机制,提出自校正Broyden拟牛顿法.该算法结合牛顿法(Newton-Raphson method)平方收敛和Broyden拟牛顿法超线性收敛特性,通过
【机 构】
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南京航空航天大学能源与动力学院江苏省航空动力系统重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61104067);江苏省研究生培养创新工程(KYLX0302);中央高校基本科研业务费专项资金;江苏省航空动力系统重点实验室开放课题
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以Broyden拟牛顿法为基础结合计算发散判断和校正机制,提出自校正Broyden拟牛顿法.该算法结合牛顿法(Newton-Raphson method)平方收敛和Broyden拟牛顿法超线性收敛特性,通过自适应调整计算步长和校正函数,在非线性系统中具有更好的计算性能.以变循环发动机部件级模型为对象,应用自校正Broyden拟牛顿法进行稳态及动态仿真计算,并与牛顿法和Broyden拟牛顿法作对比.结果表明:自校正Broyden拟牛顿法对恶劣的初始计算条件适应性更高,计算速度更快且收敛能力性更强,动态计算中部件模型计算调用次数为牛顿法的15%,模型动态误差低于Broyden拟牛顿法的15%,同时也低于牛顿法的28%,动态计算最大残差量低于其他两种算法的25%.验证结果表明了自校正Broyden拟牛顿法的优越性.
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