【摘 要】
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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
【机 构】
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中国运载火箭技术研究院空间物理重点实验室;
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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。
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