基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。     

金属加筋薄壁圆台结构二级布局优化设计方法

提出了一种金属加筋薄壁圆台结构的二级布局 优化方法。该方法首先采用试验设计选取结构布局变量的样本点,然后对每个样本点相应的 加筋薄壁结构进行强度和稳定性约束下的尺寸优化,获得对应的目标响应值;其后用布局变 量样本点和对应的响应面构造Kriging近似模型;最后用遗传算法对近似模型进行优化,得 到了加筋薄壁圆台的最优解。算例结果表明,该方法简单且优化效率高。     

基于Kriging代理模型的失效机会测度算法

结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。     

基于响应面的结构抗疲劳优化设计方法

借助于试验设计和响应面近似模型技术,提出了一个结构细节抗疲劳优化设计的策略。其基本思想是在结构抗疲劳设计方法的指导下选取结构的设计变量,用试验设计方法在设计变量空间里选取样本点,对各样本点所对应的结构建立有限元模型并进行结构分析和疲劳寿命估算,得到各样本点的响应(结构质量和疲劳寿命),用这些样本点和响应建立疲劳寿命和质量的响应面近似模型,并对近似模型进行优化获得最优解。算例表明本文提出的结构抗疲劳优化的策略是十分有效的。     

基于动态遗传神经网络的方盒件成形多目标优化

针对板料成形优化中采用传统静态代理模型存在全局近似精度不高、超量选取样本点等问题,提出了多重近似精度收敛、逐步增添样本点的动态遗传神经网络(Genetic Algorithm Back Propagation Neural Network,GABP)建模方法。样本点增补策略根据动态模型的全局近似精度和局部近似精度分别按最大最小距离增补和局部最优解增补。将动态代理模型应用于NUMISHEET 93方形盒冲压成形优化问题,结合灰色关联理论将多目标问题转化为单目标问题并构造用于优化的迭代格式,实现了方盒件成形的多目标优化,有效地提高了方盒件成形质量和优化计算效率。     

改进遗传算法的纵列式直升机总体参数优化设计

研究纵列式双旋翼直升机总体参数的优化设计方法,在分析双旋翼气动干扰对旋翼气动特性影响的基础上,采用改进的遗传算法,以运输效率为目标、以飞行性能和重量效率等参数为约束条件,建立优化设计模型,优化纵列式直升机总体参数。以CH-47D纵列式直升机为优化算例,计算结果表明,本文提出的优化方法是可行的,优化效果良好。     

吊挂物为刚体模型的直升机外吊挂飞行平衡与稳定性分析

基于外吊挂刚体假设,建立直升机-刚体吊挂耦合非线性动力学模型,刚体模型的外吊挂引入了额外的自由度和额外约束,使原来的9阶直升机非线性动力学方程增加到19阶,并通过小扰动假设进行线性化。利用延拓方法对直升机-刚体吊挂系统在不同的飞行速度下进行配平,与直升机单体飞行的实验数据以及直升机-质点吊挂系统的计算结果进行对比,分析带刚体外吊挂的直升机与无吊挂和质点吊挂模型平衡状态的差别。采用差分法计算刚体吊挂假设下直升机的运动模态,并分析加入外吊挂后对直升机稳定性的影响。结果表明,刚体外吊挂给系统引入5个新的运动模态,其中吊索摆动的两个运动模态是稳定的,而吊挂姿态运动的3个运动模态不稳定,同时吊挂的引入使得直升机运动的短周期模态和滚转模态变得不稳定,严重影响了直升机的飞行品质。     

基于代理模型的气动设计稳健优化方法

为了减少不确定分析的计算量,提出了一种基于代理模型的不确定性气动设计优化方法,其中代理模型主要用于简化不确定分析计算过程.运用拉丁方试验设计和Krig-ing建立了代理模型,用随机参数来表示尺寸误差和飞行条件的变化.基于代理模型,以蒙特卡洛模拟法作为不确定分析方法,求解气动性能的均值和方差.在此基础上定义了气动稳健优化问题的表达式,用遗传算法进行求解,并以某翼型的优化问题对该方法进行验证.结果表明,通过该方法得到的最优解对不确定性的敏感度大大减小,同时在不确定的情况下仍然能满足设计约束条件.     

基于量子控制与自适应补偿器的直升机直接自修复控制

针对发生复杂故障情况下的直升机采用量子控制理论与自适应补偿器技术进行直接自修复控制方法研究.首先对线性参数时变直升机控制系统进行模型参考自适应控制器设计;其次在外环增加自适应补偿器提高直升机控制系统的自修复控制能力,并利用李雅普诺夫稳定性理论证明了该系统的稳定性.最后为提高自修复控制律的抗干扰能力,在不影响系统稳定性的前提下,在故障信号与干扰信号之间增加量子前馈控制模块.仿真结果表明了该控制方法的有效性.     

无人直升机自适应神经网络姿态控制

回顾了自适应飞行控制技术、反馈线性化和模型逆理论，分析了误差动力特性．设计了自适应神经网络姿态控制系统。其中，模型逆基于悬停状态，基于神经网络的自适应控制律能够确保跟踪误差和控制信号的有界。仿真结果表明：模型逆增强的非线性神经网络能够对无人直升机的不确定性和建模误差进行自适应。而且对PD控制器和鲁棒项系数变化的仿真结果进行了比较。     

基于六模糊控制器的自适应遗传算法

遗传算法的性能主要取决于算法对满意解的搜索和优化的能力。本提出的自适应遗传算法可以自动均衡搜索和优化关系。该算法采用六个模糊控制器对符号编码遗传算法的遗传操作实施动态参数控制。对旅行商(TSP)问题的求解结果表明该算法在解决类似于TSP的组合优化问题时具有比标准遗传算法更好的性能。     

复合材料层压板热屈曲优化设计的自适应免疫遗传算法

复合材料层压壁板的热屈曲优化问题是高速飞行器结构设计的重点考虑内容。通过对免疫遗传算法引入自适应交叉和变异,构造了一种自适应免疫遗传算法(AIGA),并将该算法应用于考虑强度约束的层压板热屈曲铺层顺序优化设计。并将算法的优化结果与简单遗传算法(SGA)、免疫遗传算法(IGA)的优化结果进行了比较,结果表明该算法收敛速度快,优化解的质量最好,并有效的克服了SGA易于早熟收敛,IGA收敛缓慢的缺点。同时研究了抗体调节系数对AIGA算法性能的影响。     

飞机复合材料气动冲击响应抑制技术研究

由于高频涡流的作用,飞机局部复合材料构件承受面外气动冲击载荷,产生累积疲劳损伤.本文通过在复合材料壁板表面粘贴压电驱动器,采用传感器测量构件在气动冲击下的响应,应用自适应振动前馈原理,控制驱动器的驱动应变,从而抑制其动态响应,达到减小累积疲劳损伤的目的.试验结果表明,主要模态的应变幅值能够得到有效抑制.     

FIR滤波器设计:基于遗传算法的频率采样技术

遗传算法是一种模仿生物进化过程的随机搜索，这种生物模仿过程可以发现全局最优解。文中介绍了遗传算法的频率采样技术中的应用，结合ＦＩＲ数字低通、带通滤波器设计的两个例子，给出了算法实现的具体操作步骤和实验结果。文中还对标准遗传算法作了适当的改进。实验数据表明，采用遗传算法确定的频率过渡带样本值是最优的，设计的ＦＩＲ滤波器的频率特性优于查表法。     

共轴刚性旋翼桨毂减阻优化设计方法

针对共轴刚性旋翼桨毂阻力全机占比较大的特征,开展桨毂减阻优化设计方法研究。首先分析了共轴刚性旋翼桨毂外形特点,确定减阻整流罩基本型式,建立了减阻整流罩参数化模型。分析了整流罩参数对桨毂阻力的影响,进行参数样本选取。在此基础上建立代理模型,采用优化算法求解代理模型进行参数优化设计,最终建立了适用于共轴刚性旋翼桨毂的减阻优化设计方法。通过计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)计算结果、试验结果以及优化结果对比验证,结果相差小于2%,说明了建立的共轴刚性旋翼桨毂减阻优化设计方法有效、可信。     

基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究

气动声学风洞试验过程中，针对目标声源特性进行麦克风相位阵列改进时，为保证风洞试验效率，必须在较短的时间内完成阵列优化设计工作。为满足这一试验需求，最大限度提升麦克风相位阵列设计效率，引入了基于Kriging代理模型的优化设计方法。采用基于点扩散函数的计算程序进行阵列性能分析，获取阵列最大旁瓣水平和分辨率。通过对样本点响应值进行计算，建立Kriging代理模型，进而以计算速度极高的Kriging代理模型作为阵列性能分析方法开展优化搜索，避免了大量调用阵列性能计算程序导致计算耗时过高的问题，显著提升了麦克风相位阵列设计效率。该阵列设计方法能够有效改善麦克风阵列的测量性能，满足声学风洞试验的特殊应用需求。     

近似技术在遗传算法和结构优化设计中的应用

在传统结构优化设计中．基于近似技术和灵敏度分析的结构重分析技术可以显降低结构有限元分析的次数。本提出了一套适于遗传算法应用的近似模型——分段近似模型。该分段近似模型可以极大地降低结构有限元分析的次数，并且可以提高遗传算法的收敛性，从而提高遗传算法的计算效率。本通过两个实例验证了该分段近似模型的有效性。     

航空发动机PID控制参数优化的改进遗传算法

提出一种基于参考模型特征指标的P ID控制参数寻优算法。采用遗传算法(GA)优化某型涡扇发动机P ID控制参数,以理想二阶系统作为参考模型,将其与实际闭环系统输出差值平方的时间积分作为系统的适应度函数。设计过程中只需选择二阶系统的自然频率和阻尼比就能准确地实现期望的动态和稳态性能。与传统的基于系统性能指标加权的适应度函数相比,新的适应度函数计算方法避免了加权系数与系统响应形式没有明确对应关系的缺陷。新方法所选参数物理意义明确,算法简单,易于实现。     

基于乘子法的微机械薄膜变形镜电压求解方法

为了解决微机械薄膜变形镜控制电压容易超出可行域范围的问题,提出了一种基于秉子法的电压求解方法.将控制电压求解的约束最优化问题,转化为求解一系列无约束最优化问题.该算法不但保证了最优解一定在可行域范围内,消除了常用算法采用"截止电压"方法带来的误差,而且还克服了罚函数法因惩罚因子取的太大而带来的病态问题.搭建基于OKO公司37通道微机械薄膜变形镜的自适应光学实验系统,分别以模拟眼和人眼出射渡前为入射畸变波前进行实验.与常用算法进行对比分析,结果表明,来子算法在稳定性和快速性上更优,为搭建小型化、低成本的人眼波前像差校正系统提供了算法支持.