【摘 要】
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通过优化汽轮机叶片的安装顺序，来减少安装后的残余不平衡量。对此提出一种阈值式迭代局部搜索（threshold iterative local search，TILS） 算法，该算法在迭代局部搜索 （iterative local search，ILS） 算法基础上，采用阈值限定扰动与随机扰动相结合的方法来跳出局部最优解，减少了平均到达局部最优解所需的迭代步数。实验证明，该方法可以在短时间内找到一个
【基金项目】
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哈尔滨工业大学芜湖机器人产业技术研究院资助项目（HIT-CXY-CMP2-RVJDT-21-01）；
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通过优化汽轮机叶片的安装顺序，来减少安装后的残余不平衡量。对此提出一种阈值式迭代局部搜索（threshold iterative local search，TILS） 算法，该算法在迭代局部搜索 （iterative local search，ILS） 算法基础上，采用阈值限定扰动与随机扰动相结合的方法来跳出局部最优解，减少了平均到达局部最优解所需的迭代步数。实验证明，该方法可以在短时间内找到一个近似最优叶片排序组合，相对于ILS算法，搜索效率提高了20%以上。计算得到的合成质径积的近似最优解，相对于现有分组排序法、遗传算法、CAGA等方法，分别减小到其最优解的0.33%～31%，且计算时间也大幅度减小。
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