【摘 要】
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涡轮前温度是航空发动机的关键控制参数之一，在保持发动机推力不变的前提下，降低涡轮前温度可以有效提高发动机使用寿命，涡轮前温度最优控制是降低涡轮前温度的有效技术途径。本文研究了航空发动机涡轮进口温度的在线优化问题，并根据该优化问题的特点，提出了一种基于小生境遗传算法（NGA）与非线性规划（NLPQL）相结合的混合优化算法。数值仿真研究结果表明，虽然NLPQL计算速度快，但对涡轮进口温度的降低效果较差
【基金项目】
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陕西省自然科学基金（2018JM5165）； 中央高校基本科研业务费资助项目（300102320110）；
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涡轮前温度是航空发动机的关键控制参数之一，在保持发动机推力不变的前提下，降低涡轮前温度可以有效提高发动机使用寿命，涡轮前温度最优控制是降低涡轮前温度的有效技术途径。本文研究了航空发动机涡轮进口温度的在线优化问题，并根据该优化问题的特点，提出了一种基于小生境遗传算法（NGA）与非线性规划（NLPQL）相结合的混合优化算法。数值仿真研究结果表明，虽然NLPQL计算速度快，但对涡轮进口温度的降低效果较差，NGA具有全局收敛能力，优化效果较好，但计算耗时较长。NGA和NGA-NLPQL混合算法在飞机全飞行包线内可分别降低涡轮前温度27.35K和27.19K，但与NGA相比，NGA-NLPQL混合算法节省了74.6%的计算时间。因此，所提出的NGANLPQL混合算法是一种效果更好、实时性更优的航空发动机涡轮前温度在线优化方法。
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