基于遗传算法的直升机旋翼液弹阻尼器模型参数识别.pdf

：基于遗传算法的直升机旋翼液弹阻尼器模型参数识别 ：该文介绍了一种利用遗传算法对直升机旋翼液弹阻尼器的非线性动力学模型参数进行识别的方法，旨在提高参数识别的效率和准确性。 ：算法、遗传算法、数据结构、参考文献、专业指导 【正文】： 在直升机飞行过程中，旋翼系统受到各种复杂的振动影响，而液弹阻尼器作为减振关键部件，其性能直接影响到直升机的稳定性和安全性。液弹阻尼器通过内部流体和弹性元件的相互作用，提供非线性的阻尼效果，能有效吸收和衰减振动能量。然而，由于其内在的非线性特性，建立精确的动力学模型并识别其参数是一项挑战。 遗传算法是一种模拟生物进化过程的全局优化方法，具有强大的全局搜索能力，能有效地解决多目标、多约束的优化问题。在本文中，研究人员首先建立了直升机旋翼液弹阻尼器的非线性动力学模型，该模型考虑了阻尼器内部流体动力学和弹性元件的非线性效应。然后，他们利用遗传算法对模型中的参数进行了识别。 在参数识别过程中，遗传算法通过初始化种群、选择、交叉和变异等步骤，逐步优化参数组合，使其适应度函数（即模型预测结果与实验数据的匹配程度）达到最优。实验数据是通过液弹阻尼器的动力学试验获取的，包括力位移滞后回线，这些数据用于验证模型的准确性。 识别得到的参数模型被用来重构力位移滞后回线，并与实验数据进行对比。结果显示，参数模型重构的曲线与实验曲线吻合良好，这表明遗传算法成功地识别出了液弹阻尼器模型的参数，并且模型能够准确描述阻尼器的非线性动力学特性。 此外，研究还对不同位移幅值和频率下的液弹阻尼器动力学特性进行了模拟计算，计算结果与实验数据一致，证明了非线性参数模型及遗传算法识别方法的鲁棒性和高精度。这一方法不仅适用于液弹阻尼器，也为其他非线性系统的参数识别提供了参考。 总结起来，本文提出了一种基于遗传算法的液弹阻尼器模型参数识别方法，解决了传统方法在处理复杂模型时效率低、精度不足的问题。这种方法不仅验证了模型的准确性，而且展示了遗传算法在处理非线性动力学系统参数识别中的高效性和适用性。对于直升机旋翼系统乃至整个航空领域，这一研究为液弹阻尼器的优化设计和性能评估提供了有力的理论支持和工具。