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针对含有不稳定模态的高超声速飞行器平衡状态的求解问题,提出了遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化求解算法.该算法基于GA,根据时间乘以误差绝对值积分(ITAE)性能指标,采用混沌搜索和淘汰机制,将配平问题转化为代价函数最小值的求解问题.此外,在局部搜索中引入SQP策略,分步求解升降舵偏角和油门设置,以及迎角初始值.通过建立基于Simulink的动态模型进行仿真,结果表明,该算法能够精确地...
针对含有不稳定模态的高超声速飞行器平衡状态的求解问题,提出了遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化求解算法.该算法基于GA,根据时间乘以误差绝对值积分(ITAE)性能指标,采用混沌搜索和淘汰机制,将配平问题转化为代价函数最小值的求解问题.此外,在局部搜索中引入SQP策略,分步求解升降舵偏角和油门设置,以及迎角初始值.通过建立基于Simulink的动态模型进行仿真,结果表明,该算法能够精确地...
为改善常规PID 控制器对非线性对象的控制性能,提出一种基于GA-BP 算法的PID 神经网络(PID Neural Network,PIDNN)控制策略。将PID 控制规律融入神经网络,构成一种PIDNN 控制器,并利用GA-BP 算法来对 其进行参数优化。采用所设计的PIDNN 控制器对一种非线性系统进行仿真研究,仿真结果表明:GA-BP 算法收敛 速度快,所设计的PIDNN 控制器与常规PI...

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