基于0-1整数规划的航空薄壁件定位布局优化

为了减少航空薄壁件的定位变形,提出了一种基于0-1整数规划的定位布局优化方法,并对适应自动钻铆的预装配工装的内型卡板布局进行了优化设计。该方法基于"N-2-1"定位原理,将布局优化问题转化为0-1整数规划问题;以对薄壁件定位系统参数化建模分析得到的薄壁件最大变形量最小为优化目标,建立定位布局递推优化模型;采用分步求解的策略,通过混合粒子群算法对薄壁件进行定位布局优化。     

飞机装配型架骨架的关联设计原理及算法

为了解决飞机装配工装设计过程交互繁琐、效率低等问题,提出了一种基于装配件三维包围盒的型架骨架关联设计原理和算法。首先根据型架骨架的结构特点及其与装配件尺寸的关联性对骨架结构进行了分类;其次研究了骨架关联结构的设计原理并给出了相应的算法流程;最后以CATIA系统为平台在VC++开发环境下基于CAA开发和实现了该算法。通过实例测试验证了所建立的骨架关联设计技术是可行的。该技术可用于实现装配型架的结构及其尺寸随产品结构的修改而自适应更改,从而提高装配型架的设计效率和确保装配型架的设计质量。     

基于夹具主动定位补偿的飞机柔性件装配偏差优化方法

柔性零件广泛用于航空、汽车等产品中,在柔性件的装配过程中,装配尺寸质量受零件制造、夹具和连接过程中多种偏差源的耦合影响,分析和控制难度大。提出了一种基于夹具主动定位补偿的装配偏差优化方法。首先,基于柔性件装配的受力变形分析,建立了考虑夹具法向定位误差的装配偏差模型。然后,根据上述模型,以夹具法向定位补偿量为优化变量,提出了夹具法向补偿量的优化模型和求解算法。以金属薄板装配和飞机壁板件装配为例,分别利用实验及有限元仿真分析了有无夹具主动定位补偿下的装配偏差。结果表明,夹具法向定位补偿对于减小柔性件的装配偏差具有显著效果,从而验证该优化算法的有效性和准确性。     

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。     

基于定位误差修正的运动目标TDOA/FDOA无源定位方法

针对时差(TDOA)、频差(FDOA)无源定位的两步加权最小二乘(TSWLS)方法定位均方根误差(RMSE)和定位偏差适应测量噪声能力差的问题,在分析了影响两步法定位性能的因素基础上提出一种基于一阶泰勒级数展开的定位误差修正方法。该方法的第1步和两步法相同;其第2步避免了两步法第2步中引入估计偏差的平方运算,利用一阶泰勒级数展开得到第1步定位误差的线性最小均方估计,修正第1步定位结果得到目标位置和速度的最终估计,从理论上证明了该方法可以达到定位的克拉美罗下限(CRLB)。计算机仿真对比了新方法和TSWLS方法、基于泰勒级数(TS)展开的迭代极大似然(ML)方法以及约束总体最小二乘(CTLS)方法的定位性能,新算法复杂度和两步法相当,且均方误差和定位偏差低于两步法、泰勒级数法和CTLS方法。     

双机协同无源定位算法

相较于有源定位,只能利用到达角(Angle of Arrival,AOA)的双机协同无源定位对目标的观测维度很低,这会导致对目标的定位精度低或迭代收敛速度慢等问题发生。对此,利用有限的测量值研究更优秀的算法以提高定位精度具有实际意义。首先,介绍了普通最小二乘法、加权最小二乘法、总体最小二乘法 3种基于最小二乘算法的定位算法;然后,介绍了高斯-牛顿迭代法(Gauss-Newton iteration method,GNIM)和加权工具变量伪线性估计法 (Weighted Instrumental Variable Pseudolinear Estimation Method,WIVPLE)2种基于最大似然估计的定位算法;最后,使用蒙特卡洛法在不同误差条件和几何构型下对这些算法的定位精度进行仿真实验。     

无需中间变量的多运动站时差定位新算法

传统时差(TDOA)定位模型通过引入中间变量来得到线性方程,需要两步求解过程且该模型不适合多运动站连续定位。为此,引入无需中间变量的时差定位模型,并在此基础上提出了一种约束加权最小二乘定位算法。首先将基于该模型的时差定位问题转换为加权最小二乘问题,然后推导代入时差测量值后观测矩阵和观测向量的误差项,将其每一列表示为确定矩阵与随机时差测量噪声向量乘积的形式,并基于此推导了关于目标状态的二次约束方程,最终只需通过广义特征值分解来得到目标状态估计,并推导了该估计的解析表达式。仿真结果表明所提算法的连续定位性能逼近克拉美罗-限且所得定位解渐近无偏。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

基于单纯B样条的航空发动机机载稳态模型研究

为了减小航空发动机稳态建模的模型误差、降低复杂度及提升其实时性,提出了一种基于单纯B样条函数的航空发动机稳态模型建模方法。该函数是局部多项式基函数的线性组合,因此求解该函数为线性回归问题,通过运用广义最小二乘方法来求解B系数,从而提高计算效率和提高模型精度。最后建立了基于该算法的二维和四维涡扇发动机稳态模型,并分别与相同建模样本条件下的多输入多输出约简迭代最小二乘支持向量机稳态模型进行了比较,表明了单纯B样条建模方法不仅继承了B样条的算法复杂度低、存储数据量小和实时性好等优点,同时避免了最小二乘支持向量回归机不能拟合大样本数据的缺点,且拟合效果优于最小二乘支持向量机。     

一种4站情况下基于TDOA/FDOA的无源定位方法

在基于时频差的三维运动目标无源定位系统中,针对在4个接收站的情况下搜索法实时性低的问题,提出了一种基于改进的加权最小二乘法（MWLS）与萤火虫算法（FA）相结合的无源定位方法（MWLS-FA）。该方法的第1步通过构造一组新的方程来对加权最小二乘（WLS）方法进行改进,使得改进后的WLS方法在4站情况下也能得到目标位置和速度的初始值,第2步利用这个初始值为FA方法提供一个动态的搜索区域,同时在约束条件的添加和参数选择两个方面针对性地对FA方法做出了调整和改进。仿真结果表明,该方法在4站情况下对目标的定位精度可以达到克拉美罗下限（CRLB）,而且在实时性和抗噪性方面优于传统的搜索法,同时该方法在5站情况下的抗噪性能优于两步加权最小二乘法（TSWLS）和约束加权最小二乘（CWLS）法。     

基于蒙皮内形定位的飞机壁板柔性装配系统

针对飞机壁板数字化、柔性化制造需求,提出一种基于蒙皮内形定位的飞机壁板柔性装配方法,通过有限元参数化建模,应用蒙皮支撑点寻优算法,实现卡板布局优化设计。根据壁板组件各零件的定位要求,详细设计了壁板柔性装配系统中长桁、蒙皮、角片的柔性定位方式,开发了基于EtherCAT总线的分布式网络控制系统用于完成整个壁板的装配。本系统实现了在一套柔性装配系统上完成4块壁板的装配,改变了传统固定式工装设计思维,对飞机壁板柔性装配技术的发展具有重要意义。     

基于蚁群算法的机头结构二级布局优化方法

针对民机机头结构布局设计的拓扑变量与尺寸优化变量共存的混合变量设计问题,改进一般的蚁群算法,提出多城市层的蚁群算法转移概率准则,建立基于蚁群算法拓扑优化及准则法尺寸优化设计的二级结构布局优化法,第一级针对离散设计变量,采用蚁群算法确定结构的拓扑布局;第二级针对连续设计变量,基于准则法完成结构在前一级布局下的尺寸优化设计。优化设计结果表明：在满足强度和刚度约束下,相较于初始结构,杆件结构总重量减轻32%,且较常规尺寸优化效果更好。     

基于遗传算法和最小二乘法的曲面匹配

 针对基于最小二乘法的 ICP曲面匹配算法难以处理待比较曲面的局部大变形问题,提出一种改进算法。即采用遗传算法确定曲面初始相对位置以保证匹配优化结果为全局最优值,利用 ICP算法匹配结果构造偏差阈值,以此阈值过滤点群后再以最小二乘法进行匹配处理,消除局部大变形影响,获得合理的变换矩阵。以此变换矩阵变换初始点群再进行误差计算,从而获得理想的匹配结果。试验表明,该准则对局部大变形的处理效果优于常规的最小二乘 ICP曲面匹配算法。     

基于复合优化的航空发动机模型参数估计

本文提出了一种复合优化方法,用于发动机多变量,状态空间模型的时域辨识。优化中粒子群优化算法和最小二乘优化算法按照“串联”方式运行。粒子群优化从一个初始种群出发,通过进化来搜索最优解。然而有些时候,粒子群算法会陷入次优解。那么最小二乘优化算法就可以从粒子群的次优解出发,通过共轭梯度法获得问题的最优解。本方法适用于待估计参数较多,且参数变化范围大的高阶多变量系统。本文将复合优化算法用于4输入4输出状态变量模型参数的估计。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于FPGA的超声三维坐标测量系统

提出基于超声波测距的三维坐标测量方法,利用FPGA实现超声波测距系统电路,设计并行四个通道信号处理系统,获得超声发射端到四个超声接收端的距离,并利用最小二乘法实现发射端空间位置的准确估计。对基于超声波测距的三维坐标测量系统进行实验研究,实验结果表明采用峰值测距和最小二乘三维定位算法可有效实现三维坐标测量,坐标的绝对误差在30 mm以内。     

基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断

针对航空发动机气路部件故障诊断中存在的严重故障诊断问题,提出基于变权重最小二乘法进行发动机故障诊断.该方法在发动机仿真实验的基础上采用加权最小二乘法进行故障诊断,并对算法进行了改进,根据初期诊断结果对故障权重系数矩阵进行修正,使诊断结果更加合理可信.仿真表明,基于变权重最小二乘法的发动机气路故障诊断能快捷有效地诊断气路部件严重故障.      

无偏权值匹配融合定位算法研究

近距离布站跟踪的设备测量数据在进行弹道定位数据处理过程中,不可避免地会因张角太小导致最小二乘等常规的数据综合处理方法失效或计算结果失真情况。本文提出了一组基于方向余弦法的动态精度无偏权值匹配的定位模型及算法,可以有效避免因张角太小导致算法失效的问题。实测数据处理过程和结果证实,该算法对定位数据能有效确定,保证了弹道计算结果的可靠性。     

基于优化最小二乘支持向量机的小样本预测研究

统计学中的预测问题主要是通过对已知数据的分析,找到数据内在的相互依赖关系,从而获得对未知数据的预测能力。该文提出了最小二乘支持向量机参数优化方法———多层动态自适应优化算法,构建了基于最小二乘支持向量机的预测模型,并对Ti 26合金的性能预测进行了研究。结果表明:优化的最小二乘支持向量机具有优秀的小样本数据学习能力和预测能力。     

基于Matlab的时域低阶等效系统的实现方法

基于Matlab软件实现了一套完整的时域低阶等效系统拟配方法。该方法以离散飞行试验数据作为数据源,包含数据预处理、等效系统拟配和纵向飞行品质分析三大模块。等效系统拟配分别应用了遗传算法加最小二乘法的混合寻优算法和多次循环的最小二乘算法。算例验证结果表明,以上两种方法均取得了良好的拟配效果。通过对实际飞行数据进行处理分析,表明所建立的时域低阶等效系统方法使用方便,计算高效,同时具有较高的可靠性。     

航空发动机部件特性修正技术研究

针对传统部件特性修正方法未考虑发动机多状态导致修正精度不高的问题,提出了1种基于粒子群优化和滑动最小二乘法的某型发动机部件特性修正方法。该方法利用粒子群优化算法分别求得在发动机不同状态下的修正系数,并以这些系数为基础,采用滑动最小二乘方法拟合修正系数曲面,从系数曲面上获取原有部件特性图上各点对应的修正系数,从而得到修正特性。试验结果表明:该方法克服了传统方法的不足,提高了特性修正精度,为开展单机监控和视情维修提供准确的部件数据基础。