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申请/专利权人：南京航空航天大学

摘要：本发明公开了采用差分进化方法的桨叶载荷识别传感器布局优化方法，属于直升机旋翼桨叶载荷识别领域。所述方法通过Fisher信息矩阵准则对群体内个体进行筛选，以达到最大化旋翼桨叶测点信息含量的目的，是直升机旋翼桨叶结构动载荷识别的基础。提出的传感器布局优化方法可以在传感器有限的情况下，较好地保留旋翼桨叶模态信息和原结构特性，可以适用于目前主要的直升机旋翼载荷识别方法，具备良好的工程应用价值。

主权项：1.一种采用差分进化方法的桨叶载荷识别传感器布局优化方法，其特征在于，包括步骤如下：S1、根据旋翼桨叶传感器布置的边界约束设定传感器初始化位置，将所述传感器初始化位置作为初代种群，对初代种群进行评价，计算初代种群中每个个体的目标函数值；所述的S1包括：S11、每一代的种群个体向量表示为：xi,Gi＝1,2,…,NP，式中，i表示个体在种群中的序列；G表示进化代数；NP表示种群规模；S12、初始化旋翼桨叶传感器位置的方法是在边界约束条件内取随机值，设定所有随机初始化种群符合均匀概率分布；S13、计算每种初始传感器位置的Fisher信息矩阵的行列式，计算初代种群中每个个体的目标函数值用于评价传感器位置对应的测试分析模型的模态空间振型独立性；S2、对种群进行迭代计算，所述迭代计算包含对所述种群进行变异、交叉以及参数值处理，得到试验个体，对所述试验个体进行评价，直到满足预设的终止条件停止迭代，确定传感器布置位置；所述S2具体为：S21、对种群个体进行变异操作，生成种群的变异个体；S22、对种群个体和变异个体进行交叉操作，生成种群的试验个体；S23、根据旋翼桨叶传感器布置的边界约束，对超出可行域的试验个体的参数值进行处理；S24、对试验个体进行评价，计算每个试验个体的目标函数值；S25、对经过边界条件处理的个体进行选择操作，生成新一代种群；S26、判断是否满足预设的终止条件，如果满足，进入下一步骤，否则返回S21，对新一代种群进行计算；S3、计算模态保证准则矩阵，对最终选择的传感器布置再次评价；S4、采用模态分析法进行旋翼桨叶结构动载荷识别；所述的S24包括：S241、对比试验个体向量和目标向量的目标函数，即Fisher信息矩阵的行列式，选取试验个体向量和目标向量中FIM行列式较大的个体作为新种群。

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