国产深度学习推理框架嵌入式适用性研究

随着端侧AI应用的不断丰富及深度学习技术的不断渗入,端侧深度学习模型部署需求日益增长。各机构研发出不同的AI推理框架来实现深度学习模型部署的高性能全景统一目标,通过接入多训练框架利用多硬件资源的方式来进行推理性能的加速。选择四个典型的国产深度学习推理框架,分别从设计原理、落地实现和特殊优化方式三个维度进行介绍与对比,并通过实验验证性能、支持精度、硬件支持这三个衡量指标对比探究四个框架是否适用于航空领域任务需求。     

涡轴发动机涡轮部件改型气动分析

首先对涡轴发动机涡轮部件的变工况特性进行了数值研究,计算结果与实验测量吻合良好。在此基础上,引入拓扑分析手段,对有、无中间承力支板的涡轮内部流场进行了详细分析。结果表明:支板对效率、流量等总体性能参数影响不大。最后对涡轮进行了改型优化,去掉支板,缩小尺寸并由动力涡轮静叶栅作为承力框架。计算表明:通过适当的气动优化,无支板的涡轮气动性能可以进一步提高。     

基于不确定性的旋翼转速优化直升机参数设计

为了提高旋翼转速优化直升机总体参数设计质量,基于不确定性多学科设计优化方法,对旋翼转速优化直升机的参数设计进行了研究。首先对最优旋翼转速的不确定性进行分析与建模,同时也考虑了直升机加工制造、材料老化引起的不确定性因素,对比发现最优旋翼转速是旋翼转速优化直升机设计中的主要不确定性因素;然后在协同优化框架下,分别建立了直升机飞行性能、直升机重量、飞行稳定性与变转速涡轴发动机性能计算模型;最后以续航性能为系统学科,悬停性能、飞行稳定性分别作为子学科,进行多学科的不确定性优化设计,得到了3种不确定性优化设计方案。通过对比分析可以发现：第2种方案为旋翼转速优化直升机的最佳参数设计方案,该方案满足悬停需用功率低于350 kW,飞行稳定性指数小于0.8等约束条件的概率不低于95.46%,并且直升机的最大航时期望值也较大。     

弹道跟踪数据融合处理的快速算法

针对弹道跟踪数据融合处理中的大计算量环节研究了快速算法。用样条函数表示弹道参数,建立了多测元的联合观测模型和弹道参数的非线性融合计算模型,给出了弹道参数的求解算法,分析了弹道参数融合计算中的大型矩阵运算问题,利用基础线性代数函数库提高了大型矩阵的运算速度。建立了样条模型计算的非线性约束优化模型,给出了确定样条节点位置的优化算法,通过分析样条模型的计算原理设计了并行算法,实现了样条模型的并行化计算。仿真结果表明,弹道参数融合计算和样条模型计算的效率都得到了显著提高,计算时间减少了65.47%,对缩短数据处理周期有重要意义。     

基于遗传算法的压气机叶型优化设计

建立了一套将遗传算法和流场数值模拟技术相结合的压气机叶型优化设计系统,针对进口高亚音的压气机叶型进行优化。通过准三维叶栅通道计算程序进行流场数值模拟,评估叶型气动性能。选取了与叶型形状和气动性能密切相关的三个变量作为优化参数,按照可控扩散叶型的设计标准构造了优化目标函数。数值计算结果表明优化叶型的气动性能有了明显提高。对优化前后的叶型进行了叶栅吹风实验对比,进一步验证了优化效果。     

涡扇发动机涡轮后框架结构/材料一体化优化设计方法

基于传统结构优化设计方法,综合考虑结构参数和材料性能对涡扇发动机涡轮后框架性能的影响,提出涡轮后框架结构/材料一体化优化设计方法.将原设计问题分解为结构级优化和材料级优化,分别应用可行方向法和并行遗传算法进行求解.应用C语言开发了分布式并行优化设计平台.应用该平台对某型涡扇发动机涡轮后框架进行结构/材料一体化优化设计,得到最佳材料组合和结构参数.优化结果表明:与单一材料的结构优化方法相比,提出的结构/材料一体化优化方法进一步减少了结构的质量,算例中最优选材比最差选材质量减少29.0%.      

大型客机的多学科优化设计

飞机概念设计需平衡多学科间的矛盾,在多学科优化设计方法的气动学科中应用涡格法在Trefftz平面得到诱导阻力,采用工程估算方法得到摩阻、波阻和干扰阻力;重量学科将机翼简化为盒式结构来分析机翼蒙皮承受弯曲力矩所需要的厚度及重量,按常规设计方法,计算了起飞总重;还考虑航程、最大升力等性能学科的约束。优化方法采用遗传算法。以起飞总重为最小作为优化目标,建立了大型客机多学科优化概念设计框架和优化设计的软件。还以波音747飞机为算例进行了优化设计计算分析,验证了这一设计方法在飞机概念设计中的有效性。     

基于分布／并行计算框架求解多学科设计优化问题

计算框架是多学科设计优化研究的重要问题之一。首先,针对一种基于代理模型的二级优化方法,提出三种不同的分布／并行策略,并对这三种策略的优缺点进行分析。然后,选择其中一种分布／并行策略,以构造代理模型的过程为例,阐述该策略的实现过程。最后,以一个飞翼布局飞行器多学科设计优化问题为算例,在iSIGHT-FD／FIPERACS平台上建立一个分布／并行的多学科设计优化计算框架。应用算例表明,建立的分布／并行计算框架可以明显缩短多学科设计优化问题的求解时间。     

定常假设优化叶型在非定常数值模拟下的气动性能研究

利用数值模拟手段对基于定常假设条件优化得到的涡轮动叶叶型进行了非定常研究,分析了优化前后叶型在非定常流动条件下的性能表现,对比定常计算结果和实验结果,表明基于定常假设优化得到的叶型在非定常流动条件下仍然具有较好的气动性能,但非定常计算更能准确地反应叶型的真实性能。     

基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计

介绍了基于流体力学和电磁学方程数值求解的飞行器气动隐身一体化设计方法.首先介绍了精度相对较高的飞行器气动和隐身特性数值计算方法,即,对于气动性能计算,求解的是结构网格上的NS方程加BL代数湍流模式;对于隐身特性计算,是用时域有限体积法来求解电磁学微分方程以获取RCS值.由于采用了高精度的数值方法,优化时单一设计点的气动性能计算和隐身性能计算变得较为耗时,因此在进行多目标遗传算法优化时本文采用了一种"少量样本计算+Kriging响应面模型建模"的优化策略.针对某类似X-47飞行器的一体化设计算例计算表明,上述设计方法是可行的,实现了优化设计中引入高精度的性能分析方法,有望提高优化结果的可信度.