基于机器学习的气动参数智能修正方法

针对飞行器气动参数的修正问题,提出了基于机器学习的气动参数智能修正方法。该方法对真实气动数据与标称气动数据的偏差建模,并利用BP神经网络,对偏差模型进行拟合。利用拟合后的神经网络以及标称气动表,即可得到修正后的气动表。该方法充分利用机器学习无线逼近非线性函数的能力,对偏差模型进行学习,从而实现对原气动参数的精确修正。最后对基于机器学习的气动参数智能修正方法进行了仿真试验,结果表明BP神经网络具有优良的逼近性能,经过该方法修正的气动参数具有较高的精度。     

航天器结构模型优化修正方法的研究

航天器结构设计通常利用试验数据进行模型修正，以使修正后模型接近真实结构和提高结构有限元分析预示精度，并有可能取代某些大型结构试验，如结构星试验等。这种结构设计方法既可节约研制经费，又可缩短研制周期，具有明显的经济效益和工程应用前景。本文导出了迭代IRS缩聚方法，提出了相对灵敏度概念，建立了模型修正的优化理论模型。在利用五院自编有限元软件DASS的基础上，开发了航天领域模型修正软件初版MUSS1．0。最后，通过仿真和工程实例对理论和软件进行了初步验证。     

航天器结构模型修正方法的工程应用研究

航天器结构设计通常利用试验数据进行模型修正,以使修正后模型接近真实结构和提高结构有限元分析预示精度。本文导出了迭代IRS缩聚方法,提出了相对灵敏度概念,建立了模型修正的优化理论模型。在利用自编有限元软件DASS的基础上,开发了航天领域模型修正软件初版MUSS1.0。最后,通过仿真和工程实例对理论和软件进行了初步验证。     

一种BP MFN逆模型补偿的复合控制结构方案研究

由于对结构未知和不确定的非线性系统还没有形成一种通用有效的辨识和控制方法，为此首先对非线性系统逆模型辨识和控制的结构方案进行分析，然后基于复合控制思想，对基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案进行研究。设计了一种基于BP MFN（Multilayer Feedforward Network）逆模型补偿的复合控制结构方案，并基于不同BPMFN逆模型结构进行了仿真。仿真结果显示，基于神经网络的非线性系统逆模型补偿的复合控制结构方案是有效的，且在满足辨识建模精度要求前提下，采用相对简单的BPMFN逆模型结构，对提高逆模型的泛化能力和非线性系统的控制效果是有益的。     

适用于含多个隐式极限状态方程的飞机结构系统安全分析新方法

工程复杂随机结构的概率安全分析中，最重要的两个步骤是建立所有失效模式的极限状态方程和计算所建立极限状态方程的失效概率。一般来说大型复杂工程结构的极限状态方程都是隐式的，且当材料参数、结构参数和外载荷等均为随机变量时，极限状态方程均为非线性的，为此文中提出了建立真实复杂结构多模式隐式极限方程的等效方法。该方法对于单个极限状态方程采用在均值点展开成线性项和高次项修正的方式，在概率等效的基础上，建立起原非线性隐式极限状态方程的概率等效线性显式极限状态方程。当结构系统所有极限状态方程都建立了其等效显式线性极限状态方程后，即可利用可得的可靠性分析方法来计算结构系统的等效失效概率。所提方法被用于真实飞机结构翼身连接接头的强度刚度多模式可靠性分析，与迭代响应面法计算结果的对比表明，所提方法具有较高的精度。并且所提方法可以与任何标准有限元程序相结合，而标准有限元程序是当今处理结构力学分析与设计的强有力的工具，文中方法提供了力学分析与概率安全分析相结合的合理连接，其应用前景将是十分广泛的。     

进化神经网络在复合材料格栅结构设计中的应用

根据Kolmogorov多层神经网络映射存在定理,利用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替实际结构优化过程中存在的大量有限元计算,从而提高优化效率。以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构的优化问题进行了分析研究。算例表明,在相同(有限元)样本数据的情况下,进化神经网络通过自适应调节网络结构和权值,可获得比BP神经网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力。该方法可为解决大型复合材料结构优化设计提供一条高效途径。     

多重共线性诊断及其在飞行器非线性气动模型结构确定和参数估计中的应用

本文基于飞行器气动建模的目的，详细地给出了不同情形下非线性气动模型的多项式及样条函数描述方法。指出由于多种因素的影响，必然导致候选非线性气动模型结构中存在共线性问题，从而使得传统的模型结构确定和参数估计方法不再适用。本文基于共线性诊断，候选模型的选择及主元回归等方法 效地解决了存在共线性情况下非线气动模型结构的确定和参数估计问题。     

液体火箭发动机三轴向虚拟振动试验技术研究

振动试验是液体火箭发动机结构可靠性评估和力学环境适应性验证的重要内容。相比单轴振动试验,三轴向振动试验能够更加真实地模拟产品的实际受力状态。开展三轴向虚拟振动试验研究,对于预示发动机动态响应,指导结构设计优化,以及研究修改单轴向振动试验输入谱以适用于三轴向振动试验都具有重要的研究价值。针对液体火箭发动机的振动问题,利用三轴向振动台的控制方法和有限元仿真技术,逆向构建了某三轴向振动台的虚拟振动试验系统。基于Patran有限元平台将某型号产品和振动台模型进行联合仿真动力学建模,以发动机正弦振动和随机振动试验条件作为动力学响应分析的载荷边界,利用Nastran进行三轴向振动问题求解。通过与实际的振动试验结果的对比和修正,获得精确的三轴向振动台和产品仿真模型、精确控制方法等,为液体火箭发动机结构振动响应预示、薄弱环节识别提供虚拟试验技术手段。     

高超声速再入飞行器的特征建模及自适应递推滑模控制

针对高超声速再入飞行器非线性程度高、参数不确定性大、快时变等特点，提出一种基于神经网络特征模型的自适应滑模姿态控制方案。首先，采用现有特征建模方法，将对象模型中的非线性、时变不确定性压缩至特征参量中；进一步，结合模糊神经网络，将快时变特征显式地表征在特征模型中，使得待估计的特征参量具有时不变特性，从而易于其自适应律的设计。然后，在该神经网络特征模型的框架下，设计递推形式的自适应滑模控制律，以进一步提高飞行控制系统的鲁棒性。最后，通过仿真校验了所提出控制方法的正确性和有效性。     

高超声速飞行器自适应神经网络控制

针对一类高超声速飞行器,在充分考虑其非线性模型包含未建模动态、气动参数变化、弹性形变等产生的未知非线性不确定函数以及外界扰动的情况下,设计了一种基于自适应神经网络的非线性逆控制器。首先,将系统的动态特性分为标称部分和不确定部分,采用非线性逆的思想设计标称部分的控制器,利用神经网络逼近不确定部分,将神经网络的最优权值采用自适应律进行调节,提高神经网络的在线逼近能力。利用改进的变结构控制来消除神经网络逼近误差的影响,最终使跟踪误差收敛为零,并保证闭环系统的信号有界。通过仿真验证了设计方法的正确性。     

基于超梁降阶模型的复杂梁式结构动力学模型修正及确认

提出了一种基于超梁降阶模型的复杂梁式结构动力学模型修正技术。依据超梁降阶模型理论,并考虑可能的修正参数,将复杂梁式结构降阶为具有较高计算精度的超梁降阶模型;而后,利用基于灵敏度分析及优化算法的模型修正技术,并根据模态测试数据对模型参数进行修正,获得能够准确反映实际结构动力学特征的修正模型。最后,通过多种动力问题分析对修正模型进行评估,并与实际结构的响应结果进行对比。以典型蒙皮加筋圆柱壳为例实现这一过程。结果表明,所提出的模型修正方法具有可行性和较高的计算效率。     

改进模拟退火算法的喷管动力学模型修正

为获得液体火箭发动机喷管高精度的结构动力学有限元模型，提出一种基于改进模拟退火算法（Improved Simulation Annealing Algorithm，ISAA）的有限元模型修正方法。首先，将复杂的薄壁夹层板喷管等效为复合材料层合壳，建立喷管的参数化有限元模型；在此基础上，以结构模态参数为参考基，构造出联合使用模态频率及模态振型的目标函数，并运用灵敏度分析提取设计变量，从而建立其优化模型；提出带记忆、局部搜索功能的改进模拟退火算法，运用ISAA在设计空间进行多目标全局寻优；最后，采用基于MSC Patran/Nastran软件平台二次开发的结构动力学模型修正软件ZDXZ V1.0进行模型修正，并对模型修正方法的有效性进行了校验。结果表明，修正后喷管的前3阶计算模态频率与试验值相对误差小于2%，振型相关性最小MAC值大于0.9，大大提升了喷管模型的动力学符合性，模型精度满足工程应用要求；表明所述模型修正策略的有效性，该方法具有高效、强鲁棒性等特点，适合于大型复杂结构的模型修正。     

含间隙铰链的非线性动力学建模及数值分析

针对空间可展开机构中的含间隙铰链,建立非线性动力学模型,研究其非线性动力学特性。将含间隙铰链实体等效为"T"字型梁模型,针对两侧端部的径向碰撞和侧向碰撞,首次提出了碰撞点的检测算法。针对不同的碰撞类型,建立相应的非线性接触力和摩擦力分析模型,将碰撞点处的作用力等效施加到"T"字型梁模型上。进行"T"字型梁模型在轴向冲击载荷下的动力学特性分析,并与ANSYS软件的分析结果进行比较,验证了含间隙铰链非线性动力学模型的有效性。分析了有多个含间隙铰链的可展开桁架动力学响应特性,研究含间隙铰链对桁架响应的影响机理。结果表明:采用含间隙铰链的动力学模型,可以更加精确地分析可展开桁架结构的非线性动力学响应,为可展开桁架结构的动力学设计提供支撑。     

结构有限元模型的综合修正方法

本文的方法是针对像卫星这样的大型复杂结构而提出的。它既包含了对物理参数的修正又包含了对矩阵元素的修正。除了可以修正刚度矩阵[K]和质量矩阵[M]外,它还可以修正阻尼矩阵[C]。该方法最大限度地利用了实验数据,包括固有频率、模态和频响函数。在对许多模态和固有频率进行修正的基础上,首先保证了前几阶固有频率的修正精度。本文的计算方法不需要实验频响函数是满秩的,只需要在做实验时得到频响函数的一行或一列、几行或几列,而且避免了对阻抗矩阵求逆。本文提出的方法可以进行较大误差的修正。     

六自由度激励台的结构动力学等效建模

六自由度激励台是多轴同步振动环境模拟的重要地面设备,因其结构复杂且具有多个运动自由度,而难以构建准确的结构动力学模型。文章针对6-PSU构型激励台的结构动力学特性,提出其参数型建模与模型修正方法。首先确定模型修正的对象为含轴承和导轨等接触运动副的铰链与作动部件,提出采用刚度与质量解耦的方法建立其含参等效动力学有限元模型;然后以该等效模型为基础,通过模态参数修正铰链和作动部件等效梁模型参数,再利用频响函数修正模型中轴承和导轨的接触刚度参数,得到了修正后的激励台等效结构动力学模型。修正后的有限元模型计算结果与试验结果吻合较好,验证了建模方法的有效性。     

一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法

针对传统捷联惯导算法模型为非线性,需要对姿态、速度和位置分步运算,且高动态下算法精度较低的问题,提出一种地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。利用伪线性模型及其分析方法,将传统的地理系下捷联惯导方程各部分转换成伪线性形式,定义导航向量并建立其系统模型;再利用高阶数值积分算法提升导航向量更新精度,得到地理系下基于伪线性模型的捷联惯导算法。最后,用仿真评估算法精度,与传统捷联惯导算法相比,大机动条件仿真中伪线性捷联惯导算法的精度提升了两个量级;旋转弹飞行仿真中导航误差不到传统算法的1/5。提出的伪线性捷联惯导算法结构简单,采用一个更新回路即可完成导航向量更新,且在高动态大机动条件下具有更高的算法精度,因此,对于捷联惯导算法研究与工程应用有一定的参考价值。     

航天器虚拟动态试验技术研究及展望

文章简要回顾了航天器结构动态设计技术的发展,并且指出随着现代航天器越来越复杂,数值分析方法与动态试验方法都无法满足设计的要求。为了解决这个问题,必须采用虚拟动态试验技术。文中较详细地介绍了复杂结构模型修改新技术、虚拟模态试验技术和振动台虚拟振动试验技术。文章最后还对该领域未来研究方向进行了展望。     

基于非线性有限元降阶方法的网格加筋筒壳结构屈曲承载特性研究

非线性有限元数值计算方法是结构屈曲性能评估的主要手段,然而该方法需要基于精细网格迭代求解,降低结构非线性计算规模是其关键技术之一。采用一种结构非线性有限元降阶方法,对均匀轴向压载荷作用下的网格加筋筒壳结构进行了细致的承载稳定性特性分析。该方法将Koiter初始后屈曲理论与Newton弧长法相结合,通过多次使用Koiter摄动展开来跟踪结构非线性平衡路径。计算比较了特征值屈曲载荷和计及几何非线性效应的非线性屈曲载荷值;采用侧向小扰动载荷模拟结构初始几何形状缺陷,分析了缺陷幅度对临界屈曲载荷的影响规律,在验证了非线性有限元降阶方法分析精度的同时,细致考核了该方法在结构非线性屈曲分析以及缺陷敏感性分析中的计算效率优势。     

改进的SEREP缩聚法在航天器结构动力学模型修正中的应用

模型缩聚是基于频率响应的模型修正的基础,准确的模型缩聚才能保证模型修正的正确性。针对目前的模型缩聚方法对于航天器结构在中高频段不能准确反映模型动力学特性的问题,提出改进的SEREP缩聚方法:以结构的模态分析为基础,通过加入扩展的主自由度增加缩聚模型对应的线性子空间的维数。经实际航天器结构算例证明,在使用改进的SEREP缩聚方法后,缩聚模型的特征值和频率响应的精度得到提高,可以准确反映结构的动力学特性。     

基于代理模型的航天器振动夹具优化方法

航天器振动夹具的一般设计原则是在避免安装干涉的前提下,尽量提高其刚度,同时减小自身重量对试验条件制定的影响。文章从提高振动试验夹具设计的效率出发,在优化过程中引入Kriging代理模型来代替原有的动力学输入输出关系,最大程度地减少优化迭代过程中有限元模型重构与求解次数。为进一步提高代理模型更新的效率,提出了一种混沌邻域搜索的多点加点准则,在发掘当前最优点的同时,有选择性地加入了更多的预测点,用以快速改善代理模型的局部代理精度。数值仿真针对典型航天器力学环境试验夹具的几何参量进行优化,优化结果验证了该方法的有效性与高效性。