高空长航时无人机总体参数多目标优化

以高空长航时无人机的总体方案研究为背景,对高空长航时无人机总体参数建立了多目标优化模型,运用多目标遗传算法进行优化设计,最后通过建立的计算机程序得出优化结果.多目标优化用于高空长航时无人机总体参数优化,可以更加合理地评价高空长航时无人机的总体参数的最佳组合,避免设计上的缺陷,提高设计效率.结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值.     

高负荷跨声速压气机动静叶干扰下叶片气动负荷研究

通过数值方法模拟了某型高负荷跨声速压气机在工作点的非定常流场，对级内动静叶的气动干扰进行了深入分析。通过气动力和力矩的变化对动静叶干扰下的叶片非定常气动负荷进行了详细的分析，研究了尾迹和势流干扰下叶片气动负荷的变化规律，结合频谱分析进一步认识了气动负荷各周期分量，研究结果有助于对高负荷压气机内动静叶非定常气动干扰的认识。     

跨声速翼型多目标优化设计方法

本文通过采用多目标分级优化方法并基于求解全速势方程的跨声速粘流翼型计算方法，研究发展了一种多参数、多约束和多目标的跨声速翼型数值优化设计方法，应用该方法可以从普通低速翼型和超临界民办型出发通过多目标优化后得到在跨声速区的多个马赫数下阻力系数最小化的翼型几何外形，设计实践表明，该方法具有收敛快，调用目标函数次数少等优点。     

复合材料翼面结构的自振和颤振分析及优化设计

 建立复合材料翼面结构的有限元静力分析模型。采用柔度方法作静力模型到动力模型的转变,进行结构固有特性分析,并研究了频率约束下的优化设计。运用亚音速马蹄涡——振荡偶极子格网法计算了谐振翼面的三维非定常气动力,并对两种真实翼面进行了颤振分析,结果令人满意。推导了非定常气动力和颤振响应参数对设计变量的导数,研究了颤振约束下的优化设计。     

一种分析稳态压力畸变对多级轴流压缩系统稳定性影响的新方法

发展了一种分析进口稳态压力畸变对多级轴流压缩系统稳定性影响的逐级平行压缩系统模型；建立了一种稳态压力畸变进气条件下，多级轴流压缩系统对燃烧室燃油瞬时脉冲的气动响应及气动稳定性分析的新方法；导出了基于ＭａｃＣｏｒｍａｃｋ隐式格式的新的数值计算方法。应用新的模型方法对一个三级实验压气机进行了数值分析，给出了稳态压力畸变与压缩系统稳定裕度损失及不稳定发生时间之间的定量关系，定量给出了压气机失稳首发级的识别方法。     

基于Hopfield神经网络和KS函数的优化设计研究

介绍了Hopfield神经网络优化的原理。将神经网络的求解转化为非线性微分方程组的初值问题，并利用MATLAB提供的微分方程组求解器进行计算。对于多约束优化问题，KS函数的包络凝聚特性可以简化约束条件，其光滑可微特性又方便了问题的求解。将其运用于非线性约束规划和某型飞机总体参数优化问题，算例表明此方法是有效的。     

基于改进A*算法的可行性路径搜索及优化

针对路径搜索和路径优化问题，提出了一种改进的A＊搜索算法。对估价函数予以加权处理，并引入“人工搜索标志”，避免重复搜索无效区域，能有效且快速地逃离障碍物陷阱，使得算法在未知环境中能有效准确地找到可行性路径，并对可行性路径进行了优化，得到最短路径。仿真实验证明了算法的有效性和适应性。     

叶轮机非定常气动设计的缘线匹配(II)数值研究

缘线匹配通过考虑多叶排叶轮机相邻叶排间前排叶片尾缘线与后排叶片前缘线空间相对位置匹配关系来进一步提升叶轮机性能,有潜力使叶轮机非定常设计走向工程实际。以一单级跨声轴流压气机和一单级轴流透平为例,尝试用基元流动展向积分方法和全优化方法改善其性能,从而示例应用缘线匹配的具体方法及前景。结果表明,缘线匹配为叶轮机非定常设计提供了可操作的自由度。     

推力向量控制方案及计算

本文归纳推力向量控制的主要方案,着重介绍摆动喷管、流体二次喷射方案的计算思路和结果.摆动喷管中的流场计算要考虑导弹偏摆对所产生的惯性力的影响;所得壁面压力畸变图说明,它是一个三维流场.在摆动喷管设计中要将铰链力减至最小,流体二次喷射的侧向力通过“等效实体模型”,用爆炸波的解来计算.     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题，给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律；通过最优推力分配和目标偏差两个策略，对各局部最优控制律进行动态加权组合，从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上，针对燃料最省转移轨道，定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比，该制导算法是一种闭环制导算法，能够实现飞行器的自主制导，并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例，采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题，并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。