简介:应用遗传算法解决液体火箭发动机减损控制律综合分析这个典型的多目标优化问题,可以解决传统优化方法在该问题中的局限性。分析了遗传算法在解决液体火箭发动机减损控制律综合分析中的具体应用问题,如编码方案、种群设定、适应度函数设计、约束条件处理、选择机制、交叉与变异操作以及遗传算法有关参数的确定等,分别给出了可行的取值参考范围。应用SPEA进行了仿真计算,结果表明遗传算法在综合分析减损控制律时是有效的,为智能技术在液体火箭发动机减损控制中的应用提供了方法探索。
简介:提出一种利用改进的B样条经验模态分解(B-splineempiricalmodedecomposition,BS-EMD)识别时变结构瞬时模态参数的方法。针对B~EMD的端点问题,采用基于Levenberg-Marquardt(L-M)算法的BP神经网络对BS-EMD进行改进。进而结合Hilbert变换,将这种改进的B~EMD方法应用于时变结构的参数识别中。仿真算例结果表明,改进的BS-EMD可以有效抑制端点效应问题,利用该方法能够有效地追踪时变结构的瞬时频率。