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。     

固体火箭发动机体空间缺陷最大直径矢量特征测量方法

针对固体火箭发动机工业CT(computed tomography)三维扫描数据,从计算时间和测量精度两方面考虑,结合固体火箭发动机内部缺陷体空间数据场的特征,通过改进传统的空间最大距离求解法——擂台法,提出了基于分类种子点法的体空间缺陷最大直径矢量特征测量方法.设计了预置缺陷的固体火箭发动机,经实验验证,相比传统擂台法,该方法能够提高测量精度和缩短计算时间,最大直径及其与轴向锐角夹角的最大测量误差在10%以下,为固体火箭发动机三维可视化故障诊断奠定了基础.      

固体发动机药柱优化设计

首次利用正交试验优化设计方法对固体发动机三维柱进行了优化设计。计算的结果表明这种方法非常有效。在优化模型中，对药柱的燃面计算采用了通用坐标法。这种处理方法使本文的优化设计更为通用。     

临近空间固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化

针对临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化问题,提出一种基于序列代理优化的高效设计方法。为了准确计算发动机的性能特性,对发动机进行了几何参数化建模,并针对复杂装药的燃面计算,提出了基于移动四面体的燃面计算算法。为了准确评估飞行器的最大航程能力,采用自适应Legendre-Gauss-Radau伪谱法获得给定发动机设计方案下的最大航程。为了提高发动机与轨迹一体化设计优化效率,提出了基于Kriging代理模型的多采样点高效全局代理优化算法,并进行了数值验证。计算结果表明：该优化方法收敛速度快,相比传统参数优化算法可以显著减少耗时目标函数和约束函数的计算次数,并能够有效地实现临近空间多级固体动力飞行器发动机与轨迹一体化设计优化。     

固体火箭发动机总体参数优化设计

在固体火箭发动机总体参数优化设计过程中,数学模型的建立是非常重要的,数学模型建立的好坏直接影响优化计算的精度和适用性。发动机的数学模型包括能量模型和质量模型。能量模型采用了两种方法:(1)美国SPP法中的SPP经验法。(2)统计方法(Landsbaum法)。在统计方法中,采用多元回归分析的方法,编制了计算机程序,进行最佳拟合,得到一种计算固体火箭发动机实际比冲的通用公式[2]。      

非线性主轴降维映射法在固体火箭发动机设计优化中的应用

为在二维或三维空间中表达固体火箭发动机高维设计空间,引入非线性主轴降维映射法对多维非线性设计优化问题进行降维处理。以某大型固体火箭发动机设计问题为例,将10变量4有效约束优化问题降维映射到二维空间进行研究,拟合的非线性主轴降维映射模型中,目标函数和约束函数的相对误差控制在1.5%以内。研究表明,非线性主轴降维映射法具有发现多变量非线性优化数学模型本征特性的特点,能对设计变量重要性排序;通过降维展示设计空间全景,为优化算法和优化初始点优选提供了直观、有力的工具;优化轨迹实时展示为优化算法性质研究及算法切换提供了依据;根据优化轨迹从优化结果在降维空间中的位置能够判断优化结果是否具有全局最优解特性。     

翼柱形固体火箭发动机的优化设计

优化设计是固体火箭发动机CAD的重要环节,其优化设计是按照导弹的总体提出的战术和技术要求,朝着一定的设计目标经过多次的方案计算而选出的最佳参数。在已有的优化设计中常避开燃面计算,而计算一些简单形状的药柱(一维或二维)进行优化,因而不能适应目前广泛使用的三维空间。本文对翼柱形固体火箭发动机优化设计进行研究,以发动机的质量比冲为衡量标准,并进行了实例计算,结果令人满意。     

不同药型固液火箭发动机性能特点

根据平行层燃烧理论,推导了不同药型燃烧面积和燃烧边界长度随燃去肉厚变化的数学规律;在此基础上,建立了固液火箭发动机系统设计模型,将设计过程转化为数学模型;之后采用遗传算法对不同药型固液火箭发动机进行了优化设计.通过对优化结果的比较和分析,开展了不同药型应用于固液火箭发动机的性能特点及其机理的研究,指出了固液火箭发动机不同于固体火箭发动机的内弹道特性.      

基于响应面法的再生冷却通道尺寸传热优化

为了降低液体火箭发动机推力室壁温和冷却剂压力损失,对再生冷却通道尺寸参数进行优化设计。以再生冷却通道高度、宽度、数目和推力室内壁厚为设计变量,推力室平均壁温、最高壁温和冷却剂压力损失为目标函数,采用Box-Behnken试验设计方法获取样本点,根据样本点建立再生冷却通道计算模型,利用传热分析程序针对不同方案得到目标函数关于设计变量的二阶响应面模型,分别用梯度投影、积极集法和遗传算法进行优化计算,同时利用逐步回归法和样本点更新技术提高模型精度。计算结果表明,建立的响应面模型能以较小的计算成本准确地反映设计变量和目标函数的关系;存在一个最佳的通道高宽比和通道数目使得冷却通道传热特性最优;对于两种不同优化方案,优化设计后的目标函数最多比初始设计降低13.5%和23.5%;使用遗传算法优化后得到的目标函数值最低。     

一种双脉冲发动机的技术研究

提出了一种带有中间喷管的新型双脉冲固体火箭发动机技术方案，设计了一台结构参数可调的试验发动机；改变发动机的结构参数进行多次点火试验，获得了试验数据；对该发动机的多喉道流动过程建立了二维非稳态流动模型，对试验方案进行了大量计算，并与试验数据进行了比较分析。试验结果与理论计算基本吻合，结构可靠，对工程设计有参考价值     

Model parameters estimation of aero-engine based on hybrid optimization algorithm

A hybrid optimization algorithm for the time-domain identification of multivariable,state space model for aero-engine was presented in this paper.The optimization procedure runs particle swarm optimization (PSO) and least squares optimization (LSO) "in series".PSO starts from an initial population and searches for the optimum solution by updating generations.However,it can sometimes run into a suboptimal solution.Then LSO can start from the suboptimal solution of PSO,and get an optimum solution by conjugate gradient algorithm.The algorithm is suitable for the high-order multivariable system which has many parameters to be estimated in wide ranges.Hybrid optimization algorithm is applied to estimate the parameters of a 4-input 4-output state variable model (SVM) for aero-engine.The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

一种复杂空间飞网系统参数优化设计方法

由轻质软绳索编织而成的空间飞网是为非合作目标捕获而提出的空间系统概念,在空间碎片和废弃航天器处理方面具有很大的应用潜力。从平台抛射出后,飞网在空间形成不稳定的网形,且网形变化规律受初始参数设计的影响较大。针对空间飞网系统设计与试验中系统参数匹配问题,本文提出以容错值作为飞网展开性能的定量描述,从捕获任务的层面,建立面向捕获容错的空间飞网系统参数优化数学模型;以抓捕固定距离、确定大小的目标任务为算例,联合Isight优化平台与ANSYS/LS-Dyna求解,得到飞网系统最优参数匹配,算例仿真结果表明结果的适用性;最后,利用试验设计和极差分析方法验证最优点的稳定性。研究的模型与方法为开展空间飞网系统地面及空间试验等工程应用提供理论依据。     

基于多级响应面法的翼梢小翼气动优化设计

 为了提高数值计算效率和准确性,提出了基于多级响应面法的确定翼梢小翼气动外形参数的一种优化方法。建立某水陆两用飞机带融合式翼梢小翼的机翼参数化模型后,先用Plackett-Burman试验设计筛选设计参数,并根据设计参数对目标函数的影响将其划分为3个等级：显著因素、次显著因素和不显著因素。为了逼近存在最大响应值的区域,用最速上升法确定95%概率水平上显著因素的设计中心点。最后用多级响应面法确定各级设计参数的最优设计点。该方法以采用计算流体力学（CFD）的计算结果为基础,选择了8个设计变量,共进行了68次试验。优化设计得到的最大升阻比为20.680 56,数值计算直接算得的最大升阻比为20.680 31,相对误差0.001%,证实了优化模型的有效性。加装小翼后,最大升阻比增加了5.62%,总阻力减少了4.13%,翼根弯矩增加了2.88%。     

基于Kriging模型的离心叶轮结构优化设计

研究了以减重为目标的航空发动机离心叶轮结构优化问题,将Kriging模型与遗传算法相结合,应用拉丁方试验设计和有限元分析生成初始样本数据,利用初始样本数据建立离心叶轮重量和最大应力等状态参数的Kriging模型,运用遗传算法对该Kriging模型在设计空间进行全局寻优,利用有限元分析方法计算近似最优设计点的状态参数,并以此更新已有的设计样本数据,不断提高Kriging模型的近似精度.计算结果表明,基于Kriging模型-遗传算法的离心叶轮结构优化设计方法不仅可以获得良好的优化结果,比直接用遗传算法寻优减少了大量计算时间,提高了设计效率,同多项式模型-遗传算法相比也有效率优势.     

基于遗传算法与近似模型的全局气动优化方法

开发了基于精英保留策略与小生境技术的求解有约束优化问题的改进遗传算法,并用一多峰值有约束函数对其寻优能力进行了测试。为了降低气动优化设计时间,提出了集成实验设计、三维粘性流场求解程序、二次多项式近似模型、改进遗传算法的具有全局寻优能力的三维气动优化设计体系。采用该方法对NASA Rotor37动叶片叶型进行了以绝热效率最大为目标的优化设计,优化后叶片绝热效率提高1.1%。该结果表明了本优化设计体系省时、高效的特点。     

分布式协同进化MDO算法及其在导弹设计中应用

 针对现有基于梯度的多学科设计优化 (MDO)算法不适用于具有离散和整数设计变量、设计空间非凸或不连通的多学科设计优化问题,以及倾向于收敛到接近初始点的局部最优点的缺点,为充分发挥进化算法的优越性,根据协同进化与 MDO在本质上的相似性,采用分布式协同进化机制进行 MDO算法研究。提出了分布式协同进化 MDO算法,并将该算法应用于导弹的气动 /发动机 /控制一体化优化设计。     

蚁群算法的改进设计及在航迹规划中的应用

将蚁群算法与人工势场算法相结合，提出了一种新的寻优算法。在算法的设计过程中，首先引入人工势场法进行蚁群算法初始信息素的分配，避免了在迭代初始阶段，信息素太少与启发信息不成比例而使得蚂蚁集中在启发信息最强的路径上，从而陷入局部最优的问题。其次，通过引入势场引导函数改进蚁群算法的状态转移函数，避免了在三维空间中蚂蚁搜索容易忽视节点周围障碍物因素，从而陷入盲目选择导致搜索时间过长的问题。将优化算法应用于无人机三维航迹规划问题的求解，并通过仿真验证了有效性。     

基于高维机器学习方法的离心泵扭曲叶片优化

提出将高维表示方法与机器学习中的支持向量机方法结合对离心泵扭曲叶片优化.选用1台中比转速离心泵为研究对象,通过对扭曲叶片3条叶片型线的参数化,分离控制变量并确定代理模型的训练空间.经过对离心泵扭曲叶片水力模型的算法学习,得到以叶片型线参数为自变量,效率为目标函数的离心泵代理模型,运用遗传算法求解并反馈叶片型线参数.采用...     

基于代理模型的气动外形平面参数多目标匹配设计

将Kriging代理模型和Pareto遗传算法引入气动外形平面参数匹配设计中,提出一种基于代理模型的多目标平面参数匹配设计方法。将拉丁超立方试验设计用于平面参数筛选,确定出参数匹配方案库;基于方案库的计算流体力学(CFD)分析结果构建Kriging气动代理模型;将Kriging模型替代CFD分析,用于气体布局参数匹配优化设计,提高了设计效率并保证了可信度;通过Pareto遗传算法优化解决多点设计要求下气动布局参数匹配问题,一次性给出参数匹配方案的最优解集,从Pareto前沿中根据设计偏向选择气动布局最佳匹配方案。以典型的双后掠布局平面参数多点匹配优化设计问题作为算例,研究结果表明:Kriging气动代理模型与实际CFD分析结果的误差均小于5%,满足精度要求;根据不同设计偏向,选择了3种参数匹配Pareto优化方案,与原样本方案相比超声速阻力减小6.0%~12.8%,跨声速升阻比增加0.01%~3.40%,证明了匹配设计方法的有效性;通过试验设计的Pareto分析与主、交互效应分析,获得了气动布局平面参数对气动性能影响的定量关系,能够为参数匹配设计提供依据。所提出的平面参数匹配设计方法可应用于其他常规与非常规气动布局型式。