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基于遗传算法的燃气涡轮发动机循环优化

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-5页
目录第5-7页
第一章 绪论第7-13页
 1.1 研究背景及意义第7-9页
 1.2 遗传算法概述第9-10页
 1.3 燃气涡轮发动机的循环分析第10-11页
 1.4 遗传算法在燃气涡轮发动机循环优化的应用第11页
 1.5 研究的主要内容及组织结构第11-13页
第二章 遗传算法的计算原理与实现技术第13-39页
 2.1 遗传算法的计算原理第13-23页
  2.2.1 基本术语第13-14页
  2.1.2 遗传算法计算过程与数学描述第14-16页
  2.1.3 标准遗传算法的实现技术第16-23页
 2.2 遗传算法的数学理论第23-28页
  2.2.1 模式定理第24-27页
  2.2.2 隐并行机理第27-28页
  2.2.3 遗传算法的收敛性第28页
 2.3 遗传算法的特点与局限性第28-29页
 2.4 对标准遗传算法的改进第29-37页
  2.4.1 遗传算法的基因补充第30-31页
  2.4.2 遗传算法加入进化方向算子第31-35页
  2.4.3 遗传算法中随机数的选择第35-37页
 2.5 本章小结第37-39页
第三章 燃气涡轮发动机的循环分析第39-61页
 3.1 发动机设计点热力循环参数的分析和确定第40-42页
  3.1.1 发动机设计点热力循环参数分析的框图第40-41页
  3.1.2 参数的输入第41-42页
  3.1.3 参数可行域的确定第42页
 3.2 燃气涡轮发动机设计点性能计算第42-52页
  3.2.1 发动机设计点计算的计算方法第43-45页
  3.2.2 发动机设计点计算的计算步骤第45-52页
 3.3 燃气涡轮发动机循环参数对发动机性能的影响第52-59页
  3.3.1 高压压气机增压比π_c对单位推力F_s、耗油率sfc的影响第52-55页
  3.3.2 涡轮前总温T_(t4)对单位推力F_s、耗油率sfc的影响第55-56页
  3.3.3 涵道比B和风扇增压比π_f对sfc的影响第56-59页
 3.4 本章小结第59-61页
第四章 遗传算法在燃气涡轮发动机循环分析中的应用第61-79页
 4.1 优化控制模块第61-67页
  4.1.1 优化控制模块的设计第62-65页
  4.1.2 优化控制模块的遗传算法部分第65-67页
 4.2 算例与结果分析第67-74页
  4.2.1 单目标优化第67-70页
  4.2.2 多目标优化第70-74页
 4.3 遗传算法与其它算法的比较第74-78页
  4.3.1 有指导启发式算法(DHS)第74-76页
  4.3.2 混合整型优化法(MOST)第76-78页
 4.4 本章小结第78-79页
第五章 总结与展望第79-81页
附录第81-84页
参考文献第84-86页
硕士期间发表的论文第86-87页
致谢第87-88页

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