机械展开式再入飞行器气动性能分析与优化

机械展开式再入飞行器由于气动面积较大,可以有效地进行气动捕获和气动减速,但需研究分析主要气动外形参数对气动性能的影响并通过优化进一步提高减速效果。针对计算流体力学（Computational fluid dynamics, CFD）开展再入飞行器外形优化计算量大、耗时多的问题,提出了一种基于反向传播（back propagation, BP）神经网络的气动性能优化方法。在对再入飞行器参数化建模的基础上,首先采用正交试验设计生成样本,通过CFD方法进行高精度气动力性能计算,对样本计算结果进行方差分析;再利用BP神经网络对生成的样本集进行非线性拟合,构建神经网络气动性能近似模型;最后使用多岛遗传算法和BP神经网络模型开展阻力最大的气动外形设计优化,并对优化结果进行参数灵敏度分析。结果显示,该优化方法可以快速准确地求解优化模型,在保证精度的同时大幅提升了计算效率,可为未来工程设计和应用提供参考。     

神经网络在直升机空空导弹攻击中的应用研究

应用神经网络方法研究了直升机发射空空导弹的一些问题。文中首先介绍了直升机空空导弹攻击的火控系统原理；其次，对复杂且不稳定的直升机飞行运动模型设计了模糊神经网络控制器；然后，用BP网络实时计算了直升机发射空空导弹的空中攻击包线；最后，设计了综合火／飞控制系统，并对所设计的整个攻击系统进行了仿真，通过仿真证明满足系统设计要求。在神经网络设计中，采用了变尺度优化算法，提高了算法的速度和精度，对空战的实时应用提供了重要的参数价值。     

基于径向基神经网络的有限元模型修正研究

设计参数型有限元模型修正属于结构动力学反问题，其理论基础是将结构的特征量视为设计参数的函数。然后依据特征量对设计参数的一阶导数信息进行迭代求解。本文提出了一种基于径向基神经网络的有限元模型修正方法，把模型修正归结为正问题进行研究。首先将特征量视为自变量．设计参数视为因变量，以径向基神经网络逼近两者之间的非线性映射关系，然后利用神经网络的泛化特性直接求解设计参数的目标值。不但无需迭代求解，而且避开了反问题所面临的复杂的非线性优化计算。GARTEUR飞机模型仿真研究的结果表明．修正后设计参数误差在2％以内，模态频率误差在1％以内。     

直升机神经网络反馈线化飞行控制

以SH－2G为控制对象，采用基于神经网络的非线性系统反馈性化控制方法，进行直升机机动飞行仿真，仿真结果表明，所设计的神经网络具有逢适应能力，能够在线补偿反馈线性化所产生的逆变换误差，这种方法无须获得动态逆模型，而只需某一个状态下的动力学模型，就能在全包线提供有效的控制，既避免了传统方法的增益调参，又解决了难以获得动态逆模型及计算量大的问题，是一种很有发展潜力的智能控制方法。     

BP神经网络理论在模型修正的应用

神经网络由于其本身具有的优越性，已广泛应用于各个领域中的分类、联想问题。将神经网络理论用于对利用有限元分析方法得到的系统模型进行修正，从计算结果看，该方法收敛速度快且收敛到全局最优解。     

一种使用BP神经网络加速的蒙特卡洛拉格朗日水滴求解器（英文）

结冰可能威胁飞行安全。拉格朗日方法被广泛应用于求解结冰过程中的水收集系数,但是其发展受到鲁棒性问题和高计算成本限制。为了弥补拉格朗日方法的缺陷,使用蒙特卡洛积分法和反向传播(Backpropagation, BP)神经网络分别用于解决鲁棒性问题和降低计算成本。基于蒙特卡洛方法的拉格朗日求解器可实现对任意模型或计算条件的无条件稳定。构建了BP神经网络用于预测水滴撞击概率,通过筛除非撞击水滴减少计算量。BP神经网络不针对特定模型提前训练,使用异步并行策略使BP神经网络训练和水滴运动同时求解,建立了广泛适用的异步拉格朗日求解器。使用GLC-305后掠三维翼型和某型发动机短舱模型对求解器进行验证,结果显示BP神经网络可以有效提升计算效率,对比没有神经网络辅助最多节省27%运行时间,同时保有同等计算精确度。本文研究为首次尝试神经网络技术与结冰数值模拟融合,为进一步发展拉格朗日方法提供有力支撑。     

基于相空间重构的网络流量RBF神经网络预测

应用混沌理论，分析了网络流量，用单变量的网络流量时闯序列重构与网络动力系统等距同构的相空间，进而计算了实际网络的关维数和Lyapunov指数，并证实了网络流量存在混沌特性；据此建立了基于径向基函数（RBF）神经网络的模型，并对实际网络数据流进行了预测。仿真结果表明，相对于其他前馈神经网络预测，基于混沌理论的RBF神经网络预测方法学习速度快，预测精度高。     

动态神经网络的模型检验

讨论了利用仅含一个隐层的前馈多层神经网络来辨识离散时间非线性动态系统时的模型检验问题。从估计理论出发，加上实际应用的考虑，提出了一种检验神经网络模型适用性的综合误差指标（ＳＥＩ）准则，并利用学习速度快、收敛性能好的递推预测误差（ＲＰＥ）学习算法，对两个例子进行了仿真计算。结果表明：综合误差指标准则可用来检验非线性动态系统的神经网络模型。与相关检验法相比，综合误差指标准则具有计算简单、使用方便等优点。最后，指出了今后的研究方向。     

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。     

基于小波神经网络的多模型故障检测

提出了一种利用小波神经网络辨识非线性系统多模型故障的方法。证明了状态估计误差渐近收敛到零，同时证明了如果激活函数满足持续激励条件，辨识器参数将趋于理想辨识器参数。分析了多模型辨识结构，并将小波神经网络作为辨识器应用于多模型故障检测。给出了小波神经网络进行非线性系统逼近的实例，用小波神经网络辨识器对多故障模型检测进行了仿真，证明了此方法的正确性和可行性。     

注塑模成型零件工作尺寸的概率计算法

在分析塑料收缩率波动规律的基础上，导出了注塑模成型零件工作尺寸的概率计算公式，讨论了塑料收缩率波动范围、塑件尺寸公差、制造公差以及修模裕磨量之间的关系。研究表明，概率法计算注塑模成型零件工作尺寸比广为采用的极值计算法更为合理。     

基于响应面的框架式复材成型模具轻量化设计

针对框架式复合材料成型模具的轻量化设计,提出了一种基于响应面的优化方法。该方法将被优化的尺寸变量与优化目标分别作为输入与输出,通过灵敏度分析与试验设计等方法建立并拟合为对应的响应面模型,设定轻量化优化目标与约束条件后求解数学模型获得优化方案。通过将求解结果代入有限元模型计算比较验证该方案的准确性,并以某具体模具为例阐述了该方法的原理与过程。     

Optimization of Injection Molding Process of Bearing Stand Based on BP Network Method

The quality of injection plastic molded parts relates to precise geometry,smooth surface,strength,durability,and other indicators that are associated with the mold,materials,injection process,and service environment.The warpage is one of main defects of injection products,which cost much time and materials.In order to minimize warpage to ensure the precise shape of molded parts,it needs to combine design,service conditions,process parameters,material properties,and other factors in the design and manufacturing.Finite element tools and material database are used to analyze the occurrence of warpage,and analysis results contribute to the improvement and optimization of injection molding process of typical parts.To find the optimal process parameters in the solution space,experimental data are used to establish backpropagation(BP)network for predicting warpage of a bearing stand based on analysis with Moldflow.With a proper transfer function and the BP network architecture,results from the BP network method satisfiy the criteria of accuracy.The optimal solutions are searched in the BP network by the genetic algorithm with the finding that the optimization method based on the BP network is efficient.     

复合材料构件成型模具设计方法

树脂基纤维增强复合材料构件成型模具根据其材料可分为金属模和复合材料模,金属模利用数控加工方式制造.复合材料模利用过渡模铺帖成型,因其特殊的结构和工艺性,其设计过程和方法有别于普通的机械零件成型模具.本文分析了复合材料构件模具结构及现有设计存在的问题,采用数字化设计的方法和流程,解决了成型曲面的可加工性检测、成型曲面的整体偏置以及模具支架的参数化设计等关键技术,开发了相应的设计系统.     

组合优化中的Petri网仿真算法

组合优化中,最长路、最短路和最大流问题是重要而又基本的问题。本文提出一种求最短有向路的新方法——Petri网图仿真算法。该方法是在一般Petri网的基础上,对网元素进行附加描述,同时,引入了“运动标记”的概念和定义新的“发生”规则,再利用Petri网的马尔科夫性和并发性,以及它的动态模拟功能,在Petri网图仿真器上,进行(对象)系统的网图仿真运行及数值处理,求得最长路径,最短路径及其路长,最小割及其最大流。由于该算法便于利用计算机的并行算法可以提高计算速度,并能利用最优性原理减少计算量。而且,还可提供系统运行的动态显示和结果的屏幕显示及图表输出。因此,它是一种直观而又方便的方法。     

高柔结构连续壳体气弹模型通用制作方法

气弹模型制作是高柔结构风洞试验的关键点和难点。针对高柔结构，详细介绍了一种采用"开模、灌胶、再拆模"方式制作连续壳体气弹模型的方法:以石膏制作内模、有机玻璃雕刻外模，精确设计石膏内模和玻璃外模之间的缝隙尺寸，在缝隙内灌注DEVCON胶剂；胶剂固化后，拆模即制成连续气弹壳体模型。动力特性测试结果表明:该模型能够较为精确地模拟实际结构的质量、阻尼以及一、二阶振型和频率，能够再现典型的风致振动现象，证实了制作方法的可靠性。制作方法简便易行、造价低、精度高、通用性强，可为高层建筑、高柔烟囱、化工塔、电视塔、冷却塔等高柔结构的连续气弹壳体模型制作提供指导。     

铝液在多孔介质中渗流时气体反压力模型的研究

本文研究了铝液在多孔介质中快速糁流的特点，建立了在渗流法制备多孔泡沫铝合金时的型腔内气体反压力模型，该模型使计算结果更接近实际浇注情产况，研究表明气体反压力与多孔介质的透过率（即孔隙率和孔径）、渗流速度、渗流长度有关。通过对渗流过程的渗流和传热进行耦合数值计算，并经实际浇注验证，说明数值计算基本合理，对最终优化渗流工艺具有实际意义。     

最优PWM开关角的在线计算

最优PWM脉宽调制是逆变器控制的一种常用方案,但是由于最优PWM开关角计算的复杂性。一般都是离线计算最优开关角,用开关点预置的方法进行控制。十分不利于在线的电压调节。文中介绍了一种最优PWM开关角的在线计算方法。即利用神经网络的非线性逼近能力。对离线求解的最优PWM开关角样本点进行辨识拟合,从而得到最优PWM开关角对基波电压传输比的函数,用于实时计算。为利用最优PWM控制逆变器进行在线调压做好了准备。另外,还提出了一种简便的三相最优PWM开关角排序方法。解决了最优PWM开关角的在线排序问题。本算法在DSP实验平台上进行了实验验证,证明了算法的可行性。     

开关磁阻调速电动机非线性分析

开关磁阴电机系统是性能优良的新型调速电动机系统。本文阐述了双凸极磁阻电机的非线性二维磁场的数值计算方法,据此进行了系统主电路的非线性网络数字分析,进而作了不同工作条件下的电流波形仿真、系统性能计算及控制参数的优化选择,初步实现了开关磁阻调速电动机系统的计算机辅助分析。并通过所研制的500W样机的具体计算和试验验证,证明计算和实测结果是吻合的。     

激光烧结铸造型壳强度试验分析

利用激光烧结快速成型技术可以烧结覆膜陶瓷材料，形成然造用型腔壳体并直接应用于铸造，制作金属零件，由于在快速原型制造领域所使用的激光器功率普遍较低，因此，无法实现真正意义上材料的直接烧结，目前所能实现的是覆膜陶瓷的间接烧结，即利用激光融凝陶瓷表面涂覆的有机物薄膜，使陶资粉末粘结成一个原型壳体。由此形成的壳体原强度较低，不能直接用于铸造。因此，二次烧结作为一种后处理工艺用于提高壳体强度，与烧结工艺参数对原型壳体强度的影响同等重要。通过试验分析，在烧结工艺参数中，扫描间隔和扫描速度是影响原型壳体强度的主要因素，其直接影响烧结原型第一强度的变化。二次烧结后处理可以大幅度提高壳体的二次强度，满足铸造对壳体的强度要求，最后以整体叶轮的快速制造为例，验证了上述结论。