应用“TTME”法对气缸套磨损规律进行精密测量的研究

为了精确测量气缸套磨损分布,需要使用高准确度测量系统。尽管电容测微仪具有很高的准确度,但测量系统存在有很大的机械误差。采用“两次测量误差消除”(TTME)法,应用计算机软件对测量系统的测量误差进行了修正。从而提高了测量系统的准确度,满足了测量要求。通过对8V150柴油机的气缸套进行实际测量表明,该方法比传统的测量方法准确度提高了近10倍。     

毛细泵环中两相循环回路的初步分析研究

本文初步分析研究了在微重力或失重情况下毛细泵环中两相循环回路的稳态流动，情况，提出了基于力平衡的两相循环回路一维稳态数学描述。从计算结果得出了最佳有效毛细孔半径等结论。     

两相毛细泵环中工质循环脉动现象的实验研究

对两相毛细泵环及其反向式蒸发器在启动和工作过程中出现的工质循环脉动现象进行了初步的实验研究。分析了引起脉动现象的原因，研究了反向式蒸发器中温度和压力的脉动情况；并得到了蒸发器的主要性能参数－输出压头在各种工况下的变化规律。     

无人机航路规划技术研究进展

无人机航路规划问题本质是多约束条件下,多目标函数求极值的优化问题.规划出满足任务要求、导航、安全性等约束的较优航路,对提高无人机的武器系统性能有重要意义.通过对无人机航路规划的研究,对无人机航路规划问题进行了概括和总结,阐述了无人机航路规划的框架结构以及静态全局规划和动态局部规划方法的研究现状.分析了近年来常用的几种规划算法,着重分析了启发式算法以及遗传算法.在此基础上,对今后的研究方向进行了展望.     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合，形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力，也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点，利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题，并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快，优化精度高，且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题，能够搜索到全局最优轨道。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

基于MAV形变控制的鼓包装置几何分布优化

 提出了在微型飞行器(Micro Air Vehicle —MAV) 表面安装鼓包控制装置进行姿态控制的思路,针对某无尾MAV ,研究了单点鼓包凸起对气动力、气动力矩的敏度影响;以此为基础,选择了4 个鼓包控制组及相应候选控制点,利用遗传算法进行了气动、控制学科的并行优化,并对优化设计方案的控制响应特性进行了分析,表明方案可行。     

遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。     

在激波管中粒子阻力系数的实验研究

在激波管中用消光法测量了气固两相流动激波松弛区的粒子浓度。基于一维静止激波理论和理想“等效气体”模型,实验确定了粒子阻力系数。拟合实验结果,得到了阻力系数与粒子雷诺数之间的实验关系式:C_D=4300/Re~(1.57)。