| 摘要 | 第1-16页 |
| Abstract | 第16-18页 |
| 缩略语说明 | 第18-20页 |
| 第一章 绪论 | 第20-40页 |
| ·研究背景及意义 | 第20-22页 |
| ·研究背景 | 第20-21页 |
| ·论文研究的主要问题及研究意义 | 第21-22页 |
| ·相关技术及国内外研究现状 | 第22-33页 |
| ·发动机性能寻优控制主要相关技术 | 第22-23页 |
| ·发动机性能寻优控制基础 | 第23-26页 |
| ·性能寻优控制中的参数估计 | 第26-27页 |
| ·性能寻优控制及参数估计技术国内外研究进展 | 第27-30页 |
| ·发动机非线性数学模型及仿真技术研究进展 | 第30-31页 |
| ·发动机模型求解算法及相关技术研究进展 | 第31-33页 |
| ·研究问题的方法及论文结构 | 第33-40页 |
| ·问题的提出 | 第33-34页 |
| ·解决问题的方法及相关理论 | 第34-36页 |
| ·论文研究的结构 | 第36-40页 |
| 第二章 航空涡扇发动机压气机部件特性重构技术 | 第40-55页 |
| ·元建模技术基础及问题分析 | 第40-43页 |
| ·元模型及元建模技术 | 第40-42页 |
| ·基于元模型的压气机特性重构问题分析 | 第42-43页 |
| ·元建模主要拟合算法 | 第43-45页 |
| ·多项式回归分析法 | 第43页 |
| ·径向基函数法 | 第43-44页 |
| ·Kriging 方法 | 第44-45页 |
| ·基于Kriging 方法的压气机特性元建模 | 第45-49页 |
| ·模型维数的定义 | 第45-46页 |
| ·Kriging 元模型的建立 | 第46-49页 |
| ·基于Kriging 代理模型的压气机特性重构 | 第49-53页 |
| ·特性重构计算区域划分 | 第49-50页 |
| ·特性重构计算结果 | 第50-51页 |
| ·模型的校核与验证 | 第51-53页 |
| ·本章小结 | 第53-55页 |
| 第三章 航空涡扇发动机部件级模型的建立求解与分析 | 第55-84页 |
| ·发动机热力计算中的关键技术 | 第55-61页 |
| ·变比热建模理论 | 第55-56页 |
| ·发动机主要工作过程 | 第56-61页 |
| ·发动机部件级解析模型的建立 | 第61-71页 |
| ·建模基本假设 | 第61-62页 |
| ·发动机部件级解析模型 | 第62-71页 |
| ·部件级建模几个问题的处理 | 第71-73页 |
| ·二维插值的处理 | 第71-72页 |
| ·部件模型中非线性方程（组）的求解问题 | 第72-73页 |
| ·发动机共同工作组分析及求解原理 | 第73-79页 |
| ·共同工作方程组 | 第73-74页 |
| ·稳态模型求解的数学表述及独立变量的选择问题 | 第74-76页 |
| ·残差方程组的建立 | 第76-77页 |
| ·求解非线性共同工作方程的数值法原理 | 第77-79页 |
| ·共同工作方程组求解的主要问题 | 第79-82页 |
| ·迭代计算中断问题分析 | 第80-81页 |
| ·计算结果不收敛 | 第81-82页 |
| ·Jacobian 矩阵求解困难 | 第82页 |
| ·本章小结 | 第82-84页 |
| 第四章 传统优化算法在发动机模型求解中的应用 | 第84-109页 |
| ·发动机共同工作方程组求解问题的转换 | 第84-86页 |
| ·使用无约束优化模型描述发动机非线性模型的分析 | 第84-85页 |
| ·发动机共同工作方程组与无约束最优化问题的转换 | 第85-86页 |
| ·最优化算法分类 | 第86-87页 |
| ·非线性无约束优化的Newton 法 | 第87-89页 |
| ·迭代优化技术算法结构 | 第87-88页 |
| ·求解非线性无约束优化问题的Newton 法 | 第88-89页 |
| ·非线性最小二乘问题求解过程的统一 | 第89-92页 |
| ·利用牛顿法构造求解非线性最小二乘迭代格式 | 第89-90页 |
| ·利用线性最小二乘构造非线性最小二乘迭代格式 | 第90-91页 |
| ·问题求解过程的统一 | 第91-92页 |
| ·Gauss-Newton 法的改进 | 第92-97页 |
| ·初值对非线性优化问题结果的影响分析 | 第92-93页 |
| ·发动机非线性模型求解等价优化问题的目标函数分析 | 第93-94页 |
| ·变步长因子的Gauss-Newton 法 | 第94页 |
| ·最小二乘问题的信赖域模型 | 第94-95页 |
| ·Levenberg-Marqurdt 法 | 第95-96页 |
| ·Jacobian 矩阵简化求解分析 | 第96-97页 |
| ·迭代步长求解的矩阵奇异问题处理 | 第97-102页 |
| ·线性方程组求解问题的引入 | 第98-99页 |
| ·线性方程组的基本解法 | 第99页 |
| ·线性方程组求解的困难 | 第99-100页 |
| ·线性方程组与线性最小二乘 | 第100-101页 |
| ·基本及变步长因子Gauss-Newton 法的简化 | 第101页 |
| ·QR 分解法求解线性方程组 | 第101-102页 |
| ·奇异值分解求解线性方程组 | 第102页 |
| ·混合迭代优化算法的设计 | 第102-104页 |
| ·独立优化算法存在的问题 | 第102-103页 |
| ·混合迭代优化算法及过程 | 第103-104页 |
| ·传统优化算法求解发动机模型的结果 | 第104-108页 |
| ·变步长因子G-N 法和L-M 法的求解结果 | 第104-105页 |
| ·基于改进的混合算法求解发动机模型结果 | 第105-107页 |
| ·传统优化算法性能总结 | 第107-108页 |
| ·本章小结 | 第108-109页 |
| 第五章 现代优化算法在发动机模型求解中的应用 | 第109-132页 |
| ·基于随机搜索的现代优化算法 | 第109-111页 |
| ·基于随机搜索的现代优化算法的提出 | 第109-110页 |
| ·基于随机搜索的现代优化算法的原理 | 第110-111页 |
| ·求解发动机模型群体智能算法的选择 | 第111页 |
| ·发动机模型求解等价优化问题的变量边界条件 | 第111-113页 |
| ·粒子群算法及其在发动机模型求解中的应用 | 第113-120页 |
| ·粒子群算法基本原理 | 第113-114页 |
| ·PSO 算法流程 | 第114-115页 |
| ·PSO 算法参数选择 | 第115-117页 |
| ·PSO 算法求解发动机非线性数学模型算例 | 第117-120页 |
| ·量子粒子群算法及其在发动机模型求解中的应用 | 第120-130页 |
| ·量子粒子群算法基本思想 | 第121-122页 |
| ·量子粒子群算法粒子的位置获得 | 第122-124页 |
| ·引入平均最好位置的QPSO | 第124-125页 |
| ·QPSO 的关键参数 | 第125-126页 |
| ·QPSO 算法的流程 | 第126-127页 |
| ·量子粒子群算法的优势 | 第127页 |
| ·QPSO 算法求解发动机非线性模型算例 | 第127-130页 |
| ·现代优化算法求解发动机模型的局限性 | 第130-131页 |
| ·本章小结 | 第131-132页 |
| 第六章 发动机性能寻优控制中参数的线性估计技术 | 第132-164页 |
| ·航空推进系统性能寻优控制的参数估计基础 | 第132-136页 |
| ·性能寻优控制中的发动机参数类型 | 第133页 |
| ·发动机性能寻优控制中参数估计原理 | 第133-136页 |
| ·离散Kalman 滤波算法及其改进 | 第136-142页 |
| ·标准离散Kalman 滤波准则 | 第137-138页 |
| ·标准离散Kalman 滤波递推公式 | 第138-139页 |
| ·标准离散Kalman 滤波主要困难 | 第139-140页 |
| ·自适应滤波准则 | 第140-141页 |
| ·自适应Kalman 滤波算法 | 第141-142页 |
| ·基于CA 模型的可测参数偏离量估计 | 第142-147页 |
| ·间接估计可测参数偏离量的原理 | 第142-143页 |
| ·基于CA 模型的可测参数状态空间方程及观测方程 | 第143-144页 |
| ·滤波算法选择 | 第144-145页 |
| ·算例验证及分析 | 第145-147页 |
| ·基于集中式Kalman 滤波算法的部件性能退化参数估计 | 第147-153页 |
| ·部件性能退化量及可测参数的选择 | 第148-149页 |
| ·基于集中式滤波的性能退化参数估计 | 第149-150页 |
| ·计算验证 | 第150-153页 |
| ·基于分布式滤波算法的部件性能退化参数估计 | 第153-162页 |
| ·分布式滤波的提出及原理 | 第153-154页 |
| ·联邦滤波器设计 | 第154-157页 |
| ·联邦滤波器算法的步骤 | 第157-158页 |
| ·计算验证 | 第158-162页 |
| ·本章小结 | 第162-164页 |
| 第七章 发动机性能寻优控制中参数的非线性估计 | 第164-181页 |
| ·性能寻优控制中参数非线性估计的原理 | 第164-167页 |
| ·参数非线性估计的提出 | 第164页 |
| ·参数非线性估计的基本原理 | 第164-165页 |
| ·参数非线性估计的数学模型 | 第165-167页 |
| ·基于优化算法的参数非线性估计 | 第167页 |
| ·参数非线性估计的等价最优化问题 | 第167页 |
| ·基于序列抗差Kalman 滤波算法的测量数据预处理 | 第167-172页 |
| ·系统模型 | 第168页 |
| ·抗差Kalman 滤波准则 | 第168-169页 |
| ·抗差Kalman 滤波递推公式 | 第169-171页 |
| ·使用抗差Kalman 滤波对测量数据预处理的仿真验证 | 第171-172页 |
| ·经典PSO 算法的改进及其在性能退化参数估计中的应用 | 第172-177页 |
| ·基于经典PSO 算法的性能退化参数估计算例 | 第172-174页 |
| ·PSO 算法的改进 | 第174-176页 |
| ·基于MPSO 算法的性能退化参数估计 | 第176-177页 |
| ·QPSO 算法的改进及在性能退化参数估计中的应用 | 第177-179页 |
| ·基于标准QPSO 算法的退化参数估计算例 | 第177-178页 |
| ·引入变异的QPSO 算法 | 第178页 |
| ·基于MQPSO 算法的性能退化参数估计 | 第178-179页 |
| ·本章小结 | 第179-181页 |
| 第八章 结论与展望 | 第181-188页 |
| ·主要工作总结与结论 | 第181-184页 |
| ·创新性工作总结 | 第184-185页 |
| ·下一步工作展望 | 第185-188页 |
| 致谢 | 第188-190页 |
| 参考文献 | 第190-205页 |
| 作者在学期间取得的学术成果 | 第205-207页 |
| 附录A 变比热计算系数表 | 第207页 |
| 附录B 热力学相关计算 | 第207-209页 |
| 附录C 气动函数定义 | 第209页 |
| 附录D 由流量和面积求解速度系数 | 第209-210页 |
| 附录E 燃烧室和加力燃烧室燃烧效率的确定 | 第210页 |
| 附录F 压气机、涡轮部件耦合系数计算 | 第210-211页 |
