活门流量及压差阻力试验台设计

给出了具有机电流一体化特征的航空试验设备设计方法，设计中，为克服多变量之间的耦合影响，采用了基于前馈补偿的多变量控制方法。     

AASHTO路面设计的一种诺谟图

ＡＡＳＨＴＯ路面设计方法是国外影响较大的路面设计方法，但其设计诺谟图使用变量和查图路径多，累积误差大。本文给出了一种设计诺谟图，该设计诺谟图使用变量少、查图方便、查图精度高，是对原设计诺谟图的改进。     

控制结构变形的复合材料层合板铺层优化设计

提出了一种基于梯度的复合材料结构优化方法，把层合板中材料一致、角度一致的单层集合的厚度作为设计变量，推导了结构刚度矩阵关于设计变量的导数，计算了结构重量和变形对设计变量的导数，采用牛顿一序列无约束规划法搜索优化问题的最优解。最后，运用提出的方法对某复材平尾结构进行了满足位移约束的重量最小化设计。     

图形变形法在固体火箭发动机设计优化中的应用

采用图形变形法分析了固体火箭发动机设计优化模型中各设计变量对目标函数和约束的影响程度，探索了可行设计空间，通过显示优化结果点附近设计空间形态定性分析了优化结果鲁棒性。结果表明，图形变形法处理固体火箭发动机设计优化多变量分析及显示问题简单、直观，易于工程应用。     

跨声速翼型优化设计的复变量方法应用研究

应用复变量方法计算目标函数关于设计变量的灵敏度,以此进行优化设计.该方法尽管计算量较大,但求灵敏度简单易行,适合目标函数比较复杂的情形,而且精度很高,几乎不受扰动步长影响,数值优化过程特别健壮,所以非常适用于设计变量不多或气动力计算很快的情况.     

基于控制理论的Euler方程翼型减阻优化设计

在Jameson的控制论气动优化设计思想下，应用Euler方程研究了翼型的反设计和减阻问题。设计过程中的梯度是通过求解一个伴随偏微分方程而得到的，每个设计迭代只需求解一次Euler方程和一次伴随方,一与设计变量数无关。在具体数值执行中：①利用分部积分将目标函数变分的计算转化成了类似于计算Euler方程残值的形式，节省了机器时间；②根据控制理论的要求，将减阻问题转化成了相应地修改伴随方程的物面边界条件和目标函数的变分表达，使问题得到了简化；③利用特征不变量分析法，处理了伴承方程的物面和远场边界条件。设计算例证明了本文方法可靠性好、收敛快、大大节约设计时间。     

基于N-S方程的翼型气动优化设计

本文简要回顾了气动优化设计的最新发展，并采用连续伴随方法对粘性条件下的翼型气动外形进行了优化设计。设计过程中，采用B样条曲线的控制顶点作为设计变量，通过求解伴随方程得到目标函数关系设计变量的梯度，最后用最速下降法和BFGS变尺度法对二维翼型进行了外形优化，验证了本方法直接、快速的设计能力。     

飞行器结构布局与尺寸混合优化方法

针对飞行器结构轻量化设计中的布局和尺寸优化问题，提出了一种高效的混合优化方法。在传统的基结构优化方法中引入尺寸变量，构建结构布局与尺寸混合优化模型，并以遗传算法为基本搜索方法，设计了统一描述0-1型离散布局变量和连续尺寸变量的染色体，建立了结构布局与尺寸混合优化的求解流程。由于种群规模较大，在求解过程中引入了神经网络代理模型，通过预估种群个体的优劣，缩减每一代中需要精确计算的个体数目。以含有55个布局变量和55个尺寸变量的机翼结构优化问题作为算例，验证了该方法的可行性，优化结果相比传统基结构法减重13%,且引入代理模型可使计算成本降低约50%。     

复合材料翼面结构多级优化设计方法

建立一种适用于复合材料结构的多级优化方法。第一级优化包括系统级优化和元件级优化。系统级优化以板厚度或杆横截面为设计变量，从Ｋｕｈｎ－Ｔｕｃｋｅｒ出发导出改进设计变量的迭代式；元件级优化保持最优迭层板厚度和节点位移不变，利用线性规划技术使结构应变能最大，得到最优分层厚度。第二极优化以纤维铺向角为设计变量，以降低各约束点处位移为目标进行优化，提高结构刚度。算例研究复合材料翼面盒段满足强度要求和挠曲变形规律要求时的优化设计，结果表明该方法计算方便，接口简单，收敛迅速。     

基于偏最小二乘的向后删除变量法及其在均匀设计中的应用

针对均匀设计中的小样本数据处理问题，讨论了一种偏最小二乘与向后删除变量法相结合的变量筛选方法。首先，利用偏最小二乘建立包含尽可能多的关键自变量的全模型，然后将向后删除变量法中的每一次最小二乘回归替换为偏最小二乘回归，得到基于偏最小二乘的向后删除变量法。实验结果表明，与逐步回归法相比．该方法的预测能力明显提高，且具有更好的稳定性。     

基于改进准则法的复合壳阻尼结构拓扑减振动力学优化

针对复合壳阻尼结构的拓扑减振优化问题，以约束阻尼层的有限单元为设计变量，采用体积比、模态频率和振型为优化约束条件，构建以多模态权重系数的结构模态损耗因子数值关系为优化目标函数的拓扑减振优化模型。为了拓展优化目标灵敏度具有不局限于某一变密度法插值模型的形式，推导了数值表达式的一般函数式。动力学优化中优化目标灵敏度正、负数集共存，使得非凸性的目标函数设计变量出现负值或优化函数寻优于局部极值点。为此，推导出复合壳阻尼结构的全域灵敏度改进优化准则法迭代格，以确保每次迭代域均为全域设计变量集。结合有限单元法编程实现了复合壳阻尼结构改进准则法，并对复合壳结构进行拓扑减振优化分析。结果表明：在敷设体积减为全覆盖的50%时，复合壳结构的模态损耗因子增减偏差为10%，具有提升减振的轻量化设计目的；各阶目标函数和拓扑构型所需的迭代次数少，中间密度区域较小，多阶优于单阶模态优化函数，易于获得全域寻优的有效减振。     

基于连续伴随方程和FFD技术的气动外形优化设计

正气动优化设计多年来一直是重要的研究领域,目前气动优化方法主要分为两类:一类是基于梯度的优化算法,通过估算目标函数梯度,然后在负梯度方向更新设计变量来降低目标函数值~([1]),如有限差分方法和伴随方法;另一类是全局优化算法,如进化搜寻或称之为遗传算法,此算法是通过在设计变量空间半随机抽样,不需要任何梯度估算~([2-3])。遗传算法计算量较大,传统的基于有限差分的梯度法随着设计变量的增加计算量成倍增大,对于较大设计     

基于设计变量空间范围自适应优化设计方法研究

通过对翼型优化设计方法的研究,对设计变量在设计空间的分布进行了探讨,建立了设计变量空间范围自适应优化设计方法,解决了优化设计模型建立过程中的设计变量空间范围的选择问题.该方法建立了聚集度的概念,利用聚集度对优化设计过程中设计变量在设计空间内的分布规律进行统计分析,并根据统计分布规律对设计变量的设计空间进行调整,将设计变量重构,实现了优化设计过程中的设计变量空间自适应.该设计变量空间范围自适应优化设计方法,一方面能够在给定的条件下扩大搜索范围来搜索满足工程设计需要的最优解,一方面又能够通过对设计变量的重构提高搜索算法的搜索效率.利用该方法对NACA 0012和NLF(1) 0416翼型进行了优化设计,并与固定设计变量空间范围的优化设计方法进行对比分析.优化结果验证了本文提出的优化设计方法具有一定的可行性,可以在更大范围内找到最优解,并具有较高的优化搜索效率.     

模糊自适应过失速飞行控制

研究了带推力矢量飞机过失速非线性飞机控制问题。根据奇异摄动理论将受控变量分为快变量和慢变量，然后分别对内环和外环进行设计，外环利用滑动面控制进行设计，内环利用模糊逻辑系统的万能特性来抵消近似非线性动态逆所带来的误差，根据李亚谱诺夫稳定性理论了模糊系统权值的自适应调整规律，从而保证闭环系统的稳定性。数字仿真结果表明：在存在较大的模型不确定性以及飞机动力学对状态和控制输入均为非线性的情况下，该控制方案能对指令进行良好的跟踪。     

基于设计不确定性的航空装备研制与生产费用估算

在航空装备研制的早期阶段,由于需求不明确、未知因素多以及设计过程中的不确定性,装备设计存在不确定性。针对装备设计不确定性,将装备效能作为一个新的变量和费用的影响因数,利用蒙特卡洛仿真和区间数等理论,建立了设计不确定条件下装备研制与生产费用估算模型。     

某型导弹铸造弹翼的优化设计

对某型导弹铸造弹翼在多单元、多种约束、单工况的条件下最小重量设计的优化进行了探讨。以板厚为设计变量,综合考虑应力、位移和最小尺寸等约束条件,采用有限元素法作为结构分析的手段,所取计算模型由三角形平面应力元和四节点梁元组成,并只对弹翼壁板进行优化设计(即取板元厚度作为设计变量),加筋梁元不优化。     

显著变量识别与高温叶片多学科设计优化方法

针对高温叶片气热多学科优化设计问题中设计变量过多造成的维数灾难问题,提出了基于数据挖掘技术的显著变量识别方法。采用显著变量识别方法剔除了对高温叶片Mark II气热性能影响小的设计变量,使设计变量个数从36个减少为15个。通过耦合共轭换热分析方法、三维叶片及冷却系统参数化方法以及自适应多目标差分进化算法,建立了高温叶片多学科多目标设计优化系统。基于显著变量识别方法获得的设计变量,完成了Mark II型叶片的气热性能多学科设计优化。优化获得了9个Pareto解,典型Pareto解的气热分析结果表明,优化后叶片的气热性能明显优于原始叶片,验证了基于数据挖掘技术的高温叶片多学科设计方法的有效性。     

超机动飞行非线性动态逆 - 模糊自适应控制

对带推力矢量飞机的飞控设计问题进行了研究。根据奇异摄动理论将受控状态变量分为快变量和慢变量，然后根据非线性动态逆理论分别对内环和外环进行设计。针对非线笥动态逆要求准确的数学模型的特点，引入模糊自适应控制以考虑模型的不确定性,最后对所设计的飞控规律进行过失速机动仿真。结果表明，在存在较大模型误差的情况下，所设计的飞控规律安全能在过失速机动条件下控制飞机跟踪指令飞行。     

基于重要性测度降维的液压管路稳健优化设计

提出一种基于重要性测度的降维预处理优化方法,对不确定环境下飞机局部液压管路系统的稳健性优化问题展开研究。引入区间模型描述随机变量分布参数（即设计变量）的不确定性,引入基于方差的重要性测度衡量设计变量对优化目标的贡献程度,从而筛选出对优化目标影响较大的设计变量,简化优化模型。该方法可以有效降低优化问题的维数,进而减少优化的计算成本。通过数值算例验证了所提方法的合理性和可行性,并采用该方法对飞机局部液压管路系统进行了稳健性优化设计。     

基于新型高维代理模型的气动外形设计方法

随着现代飞行器性能需求的不断提高，飞行器精细化气动优化设计要求更高可信度的CFD数值分析及更多的独立设计变量，使得基于代理模型的全局优化算法在超过一定的设计变量后显著降低了效率，难以满足复杂工程的设计需求。而目前的高维代理模型过程复杂、时间花费高，缺乏对工程问题的广泛适应性。针对以上难题，提出了利用监督式非线性降维代理建模方法来缓解代理优化过程中的高维变量设计难题。该方法将核主成分分析（非线性）降维与高斯回归过程模型统一训练，自适应构建新型高维代理模型，并随着优化过程不断学习改进模型，建立了从高维输入到输出的准确映射，有效解决了传统高维代理模型训练时间花费高和适应性差等难题。然后基于该新型代理模型发展了适用于飞行器复杂气动设计的高维全局优化设计方法，并将其应用到美国航空航天学会（AIAA）优化小组发布的2个复杂跨声速优化算例中。通过与传统代理优化方法全面比较，验证了所提的方法能大幅提高飞行器高维变量全局优化效率和全局寻优能力。