基于自动核构造高斯过程的导弹气动性能预测

在导弹的初期设计阶段,通常需要对导弹的气动性能进行快速粗略评估。针对传统工程估算软件计算精度低和CFD方法计算代价大的缺陷,提出一种基于高斯过程回归（GPR）代理模型快速预测典型导弹气动性能的方案。以导弹外形参数和攻角作为模型输入,升力系数、阻力系数和力矩系数作为模型输出,对GPR模型的气动性能预测结果进行分析。首先,与其他常用代理模型的预测精度对比,GPR模型对3种系数的预测误差分别仅为0.24%、0.36%和0.36%,高于其他代理模型的预测精度。其次,考虑GPR模型核函数选择严重依赖人工先验知识的问题,采用了一种自动核构造算法,无需先验知识即可从数据中自动学习核函数。将该算法嵌入GPR框架中,与传统GPR模型比较,实验结果表明：基于该算法的GPR模型对3种系数的预测误差分别降低到0.10%、0.22%和0.17%。最后,给出导弹气动性能快速预测的应用实例,结果表明所提出的GPR模型的导弹气动性能预测方案是有效的,能够满足设计初期快速且精确的气动性能预测需求。     

流线曲率法在多级跨声速轴流压气机特性预测中的应用

为研究多级跨声速压气机的分析问题,以通流理论为基础,采用了一系列适用于跨声速压气机的攻角、落后角和损失等经验模型,发展了一套基于流线曲率法的通流计算程序来预测跨声速压气机流场及其工作特性。为提高经验模型的预测精度,考虑到真实压气机中复杂的三维流动效应,针对部分早期模型进行了合理改进,包括改进了落后角模型使其适用于更大弯度范围叶型,以及采用一种更为合理的可变结构激波损失预测模型。针对两台跨声速压气机算例进行了计算校验,并将校验结果与实验值和三维数值计算进行对比。对比表明,设计工况下总压比最大计算误差为4.1%,效率误差为1.1%,在非设计工况特性预测和展向流场参数计算中也能得到和实验值相符的变化趋势,该通流计算方法可为现代跨声速轴流多级压气机特性分析提供具有参考价值的预测结果。     

基于机器学习方法的压气机落后角与总压损失预测代理模型

为了提高压气机特性预测的精度，基于机器学习方法构建预测落后角与总压损失的代理模型。以一台两级压气机为研究对象，基于多个转速工况下的流场实验数据和叶片几何参数建立了基元叶型数据库。通过灵敏度分析方法筛选出对落后角和总压损失影响最大的输入参数，分别采用高斯过程回归和人工神经网络两种机器学习算法建立落后角与总压损失模型，并引入贝叶斯优化算法搜索最佳模型超参数。对于人工神经网络面临的优化问题和泛化问题，调整模型学习率和修正参数梯度以加速收敛，同时采用正则化方法增强模型泛化能力。模型训练过程采用交叉验证策略以降低过拟合风险，并将优化后的代理模型整合到通流程序中对压气机进行特性预测验证。对比表明，低转速工况代理模型的压比特性预测误差显著低于经验模型，其中人工神经网络建模改善最明显，相比经验模型预测误差降低了0.1。通过代理模型横向对比，基于人工神经网络建立的代理模型比基于高斯过程的代理模型预测精度更高且鲁棒性更强。     

基于支持向量回归代理模型的气动力优化设计

目前,气动力优化设计中通常基于经验风险最小化原则构建代理模型,预测精度的提高需要更多的训练样本,计算代价较大,同时盲目降低代理模型的训练误差难以避免过学习问题。针对上述问题,首先提出采用支持向量回归(SVR)方法基于结构风险最小化原则构建代理模型的思路,然后对测试函数和翼型阻力进行预测,最后对某型运输机机翼进行优化设计试验。结果表明:与其他代理模型对比,基于SVR的代理模型在小样本情况下具有较好的泛化能力,并且能够快速准确地预测气动特性,在飞机优化设计中,可以提高工作效率,优化结果可靠、可控。     

基于面向对象方法的压气机性能计算

提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化（PSO）的全局寻优能力和反向传播（BP）神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络（PSO-BP神经网络）预测压气机特性,分析了其预测误差和拟合误差:拟合误差基本都小于0.5%,预测误差基本都小于0.8%.其拟合精度和预测精度满足要求.采用变比热容计算方法来计算压气机性能,并采用面向对象方法编写了压气机性能计算程序.对几个压气机变工况点进行验证,各输出参数的最大误差为1.12%.因此,特性预测方法和性能计算的数学模型适用于压气机性能计算,这套方法同样适用于燃气轮机性能计算.      

考虑端区黏性和径向掺混的流线曲率通流算法研究

高负荷多级压气机的技术难点之一在于如何快速、完整、准确地获得全工况下叶片前尾缘气动参数分布和整机特性结果,而通流计算凭借速度快、指向性明确的优点,一直是多级压气机设计的核心技术。为了提高通流代码的适用范围和预测精度,推导了统一适用于轴流、斜流、离心压气机的流线曲率方程,引入端区黏性和径向掺混模型,应用Fortran语言针对轴流压气机全新开发了其通流特性计算程序,对NASA Rotor37、Rotor67转叶和GY1-2J压气机进行了计算,计算结果表明:新模型的加入提高了程序的计算精度,初步验证了程序的有效性。并提出提高程序的通用性是今后通流计算的发展方向。     

二维气动问题中Kriging代理模型精度影响因素

以二维跨声速临界翼型的阻力特性为对象,探讨样本点数目、Kriging代理模型参数及其类型等对模型精度的影响.阻力系数采用计算流体力学（CFD）方法得到.模型精度的验证采用交叉验证方法,采用平均误差、最大误差和标准交叉验证残差来衡量Kriging代理模型的精度.研究结果表明:①Kriging代理模型预测气动阻力效果较好.②模型精度随样本点的增多而提高,剔除与样本点响应趋势不相符的“奇异点”后,模型精度显著提高,平均误差减小5%~38%,最大误差减小13%~77%.③核函数类型对模型精度的影响最大,相关参数次之,回归模型的影响最小.采用高斯相关函数、2阶多项式回归模型,以及合适的相关参数值时,Kriging代理模型的精度最高.      

神经网络模型在压气机通流特性分析中的应用

为了解决通流特性分析程序中原始模型对压气机性能预测精度不足的问题,提高压气机通流特性分析过程的可靠性,基于对大量多圆弧叶栅的数值模拟结果建立了压气机叶栅性能数据库,并以该数据库为依托,采用神经网络建模方法建立了压气机叶栅基准损失系数和基准落后角模型。结果显示:两模型对叶栅基准损失系数和基准落后角的预测精度均满足工程应用要求,其精度分别为±0.002和±1°。在对采用神经网络模型的通流特性分析程序校验过程中发现,其无论对压气机整机性能还是对流动细节的预测精度上都获得了显著提高,尤其是在主流区。此外从压气机整体特性上看,基准损失系数和基准落后角精度的提高对非设计工况损失系数和落后角的预测精度影响是积极的。      

损失及落后角代理模型在多级轴流压气机特性预测中的应用

为了提高轴流压气机设计能力,进而提高发动机的特性,需要掌握一种能够较好预测轴流压气机的压比、效率等特性的方法。结合运用三元流动理论和传统损失落后角模型计算出的压气机流场数据,利用正则化径向基函数神经网络取代经验公式搭建了一种新的损失及落后角模型,计算了E3十级高压压气机的特性;并分别研究了不进行正则化和进行正则化对损失及落后角预测的影响与其对压气机效率和压比特性预测的影响。结果表明,在多级压气机中,在训练样本区分转静子、区分转速、区分工况条件下,使用正则化的径向基神经网络代理模型在大部分情况下能够较好地预测损失、落后角及多级压气机整体特性,但是对沿叶高分布的损失及落后角预测能力还有待提高。     

基于Kriging方法的航空发动机压气机特性元建模

针对求解航空发动机数学模型时,使用传统的压气机二维特性曲线进行插值计算精度较差的问题,引入了优化技术中元建模的思想,对压气机特性进行模型重构.根据压气机特性数据空间分布的特点,定义元模型的输入输出维数,采用Kriging算法建立了流量和效率特性的代理模型.以某型涡扇发动机为例进行了压气机特性元建模的仿真计算,设定了满足...     

基于模型的飞行仿真系统设计

采用基于模型的仿真软件设计思想,研究了飞行仿真系统的设计方法,针对具体的任务和功能 要求,建立了仿真系统的结构体系。研究了仿真软件框架的设计方法和结构层次的关系,并对各个层次功能 要求进行了介绍。对飞行仿真软件系统的模块设计进行了研究,确立了模型的描述形式和接口设计规范。     

风洞试验模型技术新发展

风洞模型试验是航空航天飞行器研制的重要环节之一。试验模型的设计制造关系到风洞试验的数据质量、效率、周期和成本。本文归纳了近年来国外风洞模型技术的最新发展,分析了快速成型技术在风洞试验模型制造中的发展和应用;阐述了欧、美遥控风洞模型技术的发展理念、关键技术和应用研究;概述了风洞试验模型采用的新材料、抑振和变形测量技术。     

基于混沌理论的滚动轴承振动信号融合模型预测

提出融合算法模型,在混沌理论的基础上对滚动轴承振动信号进行预测。基于相图法、最大Lyapunov指数法和关联维数法对滚动轴承振动信号进行混沌判别,证明其混沌性。以预测值和真值间差值范数最小为目标导向优化出Kriging模型、最小二乘支持向量机(LSSVM)模型和极端学习机(ELM)模型的权重,加权法构建融合算法模型。相空间重构法构建滚动轴承振动信号预测的训练样本,并对融合模型、Kriging模型、LSSVM模型和ELM模型进行训练,训练好的模型用于振动轴承振动信号混沌预测。以案例1和案例2共两个实验的滚动轴承振动信号为对象进行验证,两案例的最大Lyapunov指数大于0,从而判断这两个案例的轴承振动信号呈现混沌特性。另外,从方均误差、方均根误差和平均绝对误差指标来评价,融合算法模型的指标值均小于单一模型算法,融合算法模型的预测精度优于单一模型算法。     

集群多机器人系统建模研究的发展与展望

凭借高效、鲁棒、应用广泛的特性,集群多机器人系统已经成为当今研究的热点课题之一,具有重要的实用价值。首先简述了自顶而下和自底而上两种多机器人系统研究思路的当前研究概况。然后从拟生物集群系统模型引入,进而引出一致性系统模型,针对低阶、高阶、异质、时延等一致性模型进行分析总结,单独阐述了多智能体强化学习系统模型的研究情况,并分别讨论了三种集群多机器人系统自组织建模方法的研究现状与各自存在的问题,总结与分析了集群多机器人系统运动的发生机理。最后,分析了现有集群多机器人系统模型尚待解决的关键问题和面临的挑战,并对其未来发展进行了展望。     

基于滞回碰摩力模型的转子系统碰摩响应研究

转/静子碰摩是影响旋转机械的稳定性与安全性的重要因素之一,而碰摩力的表征则是预测转子系统动力学响应的关键问题。讨论了已有转/静子碰摩力模型的适用范围,重点阐述滞回碰摩力模型的物理意义,并与几种经典的碰摩力模型进行比较;以Jeffcott转子作为典型例子,基于滞回碰摩力模型给出系统的碰摩响应,并与采用线性碰摩力模型所得到的碰摩响应进行比较;利用数值仿真的结果分析静子刚度、转子偏心距等因素对采用滞回碰摩力模型的转子碰摩响应的影响。数值仿真的结果表明:采用滞回碰摩力模型得出的失稳速度(1226 rad/s)低于采用线性碰摩力模型得出的失稳速度(1476 rad/s),且系统的动力学特性更为复杂,因此,可以更真实地反应碰摩的物理实质。     

航空发动机参数不确定模型辨识方法

针对航空发动机线性模型在工况点附近使用范围较小的问题,提出一种航空发动机不确定性模型辨识方法。该方法使用非线性规划处理航空发动机模型辨识问题,求解过程考虑线性模型中矩阵参数不确定性的影响,以期获得一个具有适用范围大、形式简单的航空发动机模型。使用该方法对DGEN380发动机在某一稳态点进行辨识,定义实际工况偏差参数和模型最大偏差参数分析DGEN380发动机参数不确定模型的误差范围。使用实验数据与参数不确定模型仿真结果进行比较,结果表明油门杆角度变化小于22%时,参数不确定模型与实际发动机状态的偏差量较小,能够在1%误差范围内模拟实际发动机状态。     

飞机几何外形三维数模构建的一种新算法

提出了一种飞机几何外形三维数字模型构建的新方法。该方法从飞机外形的工业设计效果图和飞机外形图片入手，利用图像处理技术，进行图像三维外形恢复，利用CAD三维平台进行数字化主模构建，同时对构建过程中的关键技术进行了分析研究，并提出了可行性的解决方案。     

飞行控制模型管理系统

模型管理是决策支持系统的核心，将模型管理应用于飞行控制系统是现代试飞管理的一个重要手段，也是一个新的探索领域。本文从模型及模型库管理系统的概念出发，分析传统的及近年来进入市场的主流数据库技术，研究对飞控系统进行模型管理的可行性。首先提出对飞控模型利用对象关系数据库进行管理的思想并将模型对象化；其次是模型管理概念的提出及模型库的数据模型，模型库组织和存储；最后是飞控系统模型管理的实现。     

两相湍流的非线性k-ε-kp模型

由两相湍流的代数应力模型，提出一种两相湍流的非线性k-ε-kp模型，可以合理地模拟各向异性较强的旋流，浮力流等两相流动，具备二阶矩模型的优点，又比二阶矩模型简单。文中推导出气相、颗粒相的雷诺应力和两相脉动速度关联的非线性应力应变关系式。这些代数式和两相各自的湍动能k，kp以及两相脉动关联湍动能kpg的方程联立，就构成非线性k-ε-kp模型。本文将该模型用于模拟突扩湍流两相流动，给出两相时均速度场及雷诺应力各分量，并且将模拟结果和PDPA实验数据以及二阶矩模型的模拟结果对照。结果表明，该模型预报各向异性两相湍流的能力和二阶矩模型的能力接近，但是计算量比二阶矩模型的小得多。     

两相湍流的非线性k-ε-kp模型

由两相湍流的代数应力模型，提出一种两相湍流的非线性k-ε-kp模型，可以合理地模拟各向异性较强的旋流，浮力流等两相流动，具备二阶矩模型的优点，又比二阶矩模型简单。文中推导出气相、颗粒相的雷诺应力和两相脉动速度关联的非线性应力应变关系式。这些代数式和两相各自的湍动能k，kp以及两相脉动关联湍动能kpg的方程联立，就构成非线性k-ε-kp模型。本文将该模型用于模拟突扩湍流两相流动，给出两相时均速度场及雷诺应力各分量，并且将模拟结果和PDPA实验数据以及二阶矩模型的模拟结果对照。结果表明，该模型预报各向异性两相湍流的能力和二阶矩模型的能力接近，但是计算量比二阶矩模型的小得多。