柴油机燃烧产物的扰动粒子群求解方法

柴油机燃烧产物的扰动粒子群求解方法

论文摘要

针对内燃机燃烧产物平衡浓度求解的难题,本文使用平衡常数法将燃烧产物平衡浓度的求解转化为求解非线性方程组。对此非线性方程组使用二范数格式转化为无约束条件下的优化问题,以获得更强求解能力和避免矩阵奇异。在基本粒子群算法的基础上,将粒子初值由随机自由分布修改为在给定初值附近分布以加快收敛速度。在全局搜索过程中增加搜索路径扰动以增强全局搜索能力。使用扰动粒子群算法可成功用于内燃机氮氧化物生成预测,收敛精度可达10-10量级,且实现简单、全局收敛能力强。通过对比Newton-Raphson算法、粒子群算法和STANJAN算法发现,扰动粒子群算法的收敛精度更高且具有更好的稳定性。

论文目录

  • 1 STANJAN算法
  • 2 扰动粒子群算法
  •   2.1 优化目标
  •   2.2 粒子群算法
  •   2.3 扰动粒子群算法
  • 3 算法性能分析
  • 4 氮氧化物生成预测
  • 5 结论
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 唐元元,张均东,鲁道毅,曾鸿,夏雨

    关键词: 柴油机,牛顿迭代法,燃烧产物,粒子群,氮氧化物,化学平衡,算法,平衡常数

    来源: 哈尔滨工程大学学报 2019年09期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

    专业: 动力工程,自动化技术

    单位: 大连海事大学轮机工程学院,中船动力研究院有限公司

    基金: 国家自然科学基金项目(51479017),中央高校基本科研业务费专项资金项目(3132016316),辽宁省自然科学基金项目(201602071)

    分类号: TK421.2;TP18

    页码: 1636-1641

    总页数: 6

    文件大小: 200K

    下载量: 187

    相关论文文献

    • [1].电阻率测深数据的粒子群算法反演[J]. 红水河 2019(06)
    • [2].以云计算资源为基础实现粒子群算法的优化[J]. 电子技术与软件工程 2019(24)
    • [3].基于改进粒子群算法的机组负荷优化分配研究[J]. 科技创新导报 2019(28)
    • [4].基于改进粒子群算法的工程项目多目标集成管理研究[J]. 价值工程 2020(05)
    • [5].改进粒子群算法应用于挖掘机铲斗位置控制[J]. 机械设计与制造 2020(02)
    • [6].基于改进量子粒子群算法的输电网规划[J]. 计算机产品与流通 2020(02)
    • [7].基于改进粒子群算法的主动配电网网架优化研究[J]. 电气应用 2020(01)
    • [8].采用改进粒子群算法优化的涡轮增压器节能研究[J]. 中国工程机械学报 2020(01)
    • [9].进化粒子群算法在航空发动机模型求解中的应用[J]. 工程与试验 2019(04)
    • [10].粒子群算法在金融风险模型中的研究与改进[J]. 吉林大学学报(信息科学版) 2020(02)
    • [11].基于改进的粒子群算法求解供应链网络均衡问题[J]. 运筹与管理 2020(02)
    • [12].基于粒子群算法的航班座位自动分配系统[J]. 科技创新导报 2019(36)
    • [13].一种求解电力系统无功优化的改进粒子群算法[J]. 电工技术 2020(12)
    • [14].基于改进粒子群算法的主动微波遥感土壤水分反演方法研究[J]. 河南农业 2020(17)
    • [15].基于混合粒子群算法的注塑机电液伺服系统控制研究[J]. 机床与液压 2020(16)
    • [16].基于量子粒子群算法的大型阵稀疏优化方法[J]. 航空科学技术 2020(08)
    • [17].基于粒子群算法的函数复杂度分类法[J]. 控制工程 2020(08)
    • [18].协同粒子群算法下的火工品参数辨识[J]. 企业科技与发展 2020(09)
    • [19].基于家庭角色视角下家庭粒子群算法研究——评《家庭粒子群算法:方法、理论与性能分析》[J]. 中国科技论文 2020(09)
    • [20].基于混合粒子群算法的双离合变速器参数优化设计[J]. 吉林大学学报(工学版) 2020(05)
    • [21].惯性权重矩阵下的自适应粒子群算法分析[J]. 黑龙江工程学院学报 2020(05)
    • [22].基于改进粒子群算法的有效大数据多标准过滤系统设计[J]. 电子设计工程 2020(20)
    • [23].浅谈粒子群算法的应用[J]. 计算机产品与流通 2019(11)
    • [24].基于粒子群算法的最优值求解[J]. 科技广场 2017(12)
    • [25].基于混合粒子群算法的船舶稳定性分析[J]. 舰船科学技术 2018(14)
    • [26].自适应粒子群算法在模拟电路故障诊断中的应用[J]. 软件导刊 2017(02)
    • [27].基于改进量子粒子群算法的电力系统经济调度仿真研究[J]. 实验技术与管理 2017(03)
    • [28].改进的粒子群算法在云计算下的数据挖掘中的研究[J]. 科技通报 2017(04)
    • [29].基于改进粒子群算法的移动机器人路径规划[J]. 传感器与微系统 2017(05)
    • [30].一种基于模拟退火-改进二进制粒子群算法的测试优化选择方法[J]. 水下无人系统学报 2017(03)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  ;  

    柴油机燃烧产物的扰动粒子群求解方法
    下载Doc文档

    猜你喜欢