摘要：基于经典的POWELL寻优算法和粒子群混合算法,针对航行体的操纵运动数学模型开展智能辨识研究。该方法能够很好地调整算法的全局与局部搜索能力之间的平衡,有效地提高辨识的精度和速度。采用该方法,利用航行体操纵性试验结果,对航行体操纵运动方程系数进行了辨识研究,并用辨识的数学模型进行了水面Z形操纵仿真。仿真结果表明,该方法具有很好的全局收敛性和稳定性。

摘要：求解非线性方程组经典方法具有严格的局部收敛性;粒子群等进化算法解决了全局收敛的问题,但计算效率偏低,存在最优解不稳定的问题。结合经典Newton-Raphson法的超线性收敛速度和粒子群算法全局收敛能力的粒子群混合算法具备2类算法的优点。在迭代初期采用粒子群算法获得的近似全局解作为Newton-Raphson算法的初始值,以确定高精度的解。利用粒子群混合算法在发动机变导向器面积的大偏离计算中获得了较好的收敛效果,解决了常规Newton-Raphson法不收敛的问题。