【摘 要】
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针对传统求解方法收敛性不强而遗传算法求解效率较低的问题,利用BP神经网络逼近发动机平衡方程的反函数,将求解结果作为Newton-Raphson法的初值,提出了求解模型的混合智能方
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针对传统求解方法收敛性不强而遗传算法求解效率较低的问题,利用BP神经网络逼近发动机平衡方程的反函数,将求解结果作为Newton-Raphson法的初值,提出了求解模型的混合智能方法。仿真结果表明,该方法可以保证非线性数学模型在整个飞行包线范围内收敛,与遗传算法相比又提高了求解效率。
Aiming at the low convergence rate of traditional method and the low efficiency of genetic algorithm, BP neural network is used to approximate the inverse function of the equilibrium equation of the engine, and the results are used as the initial value of Newton-Raphson method. A hybrid intelligent method . The simulation results show that this method can ensure that the nonlinear mathematical model converges in the entire flight envelope, and improves the efficiency of the solution compared with the genetic algorithm.
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