旋翼多维振动最优调整方法

摘要：

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Radial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.

关键词：旋翼、径向基函数、粒子群优化、优化

所属期刊栏目：36

分类号：TP273+.23(自动化技术及设备)

在线出版日期：2017-01-18（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：1303-1306,1334