利用COSMIC数据构建的全球垂直TEC图的验证研究

在日固坐标系(地磁纬度和地方时)下, 累积地方时过去24h的COSMIC(Constellation Observing System for Meteorology Ionosphere andClimate)观测资料, 通过对110$sim$750km高度范围内的电子密度进行数值积分得到各掩星点的垂直TEC值, 进而利用Kriging方法插值产生近实时的全球地方时MAGLat2.5°×2h的COSMIC TEC图. 利用2008年1月1日至2010年6月30日共30个月的COSMIC数据, 逐日构建COSMICTEC图, 将其与全球导航卫星系统服务组织(International GNSS Service,IGS)发布的全球电离层TEC图(Global Ionospheric Maps, GIMs)以及OSTM/JASON-2卫星高度计观测值分别进行比对,证明利用COSMIC掩星资料构建全球电离层垂直TEC图是可行的.      

基于IRI背景场的单站电离层TEC地图重构技术

为了有效解决电离层TEC观测数据稀疏时重构问题, 引入IRI-2007作为背景场, 利用反距离加权法和克里格方法重构了电离层TEC地图, 使用交叉检验方法检验了引入背景场前后的重构精度. 结果表明, 引入背景场后, 一方面有效地控制了边缘地区的发散现象, 另一方面重构网格点上绝对误差在 -0.25~0.25 TECU之间的比例分别提高了约70 %和100 %, 误差统计基本呈正态分布. 可以通过引入更加精确的背景场或使用逐步订正方法进一步提高重构精度.      

基于CST参数化方法气动优化设计研究

翼型及机翼优化设计中,设计变量的个数对优化算法的收敛速度及代理模型的精度有很大的影响.因此,在精确描述翼型的同时,发展较少设计变量的翼型参数化方法对翼型优化设计有着重要的意义.本文基于CST(class function/shape function transformation)翼型参数化方法对Kriging模型的预测精度进行研究,并采用改进的粒子群优化算法构建气动优化设计系统.某亚声速机翼单点减阻设计及超临界翼型的稳健性设计表明该系统具有较高的设计质量,方法可靠,有较高的工程应用前景.     

基于Kriging模型的高超声速舵面优化设计

采用RANS方程进行了高超声速舵面的气动特性计算与平面形状优化设计研究。为了提高优化效率,采用拉丁超立方抽样试验设计方法得到样本点,并建立Kriging模型替代费时的流动数值模拟。以最大化舵面操纵力矩和最小化平面面积为目标,以阻力不增为约束条件,进行了舵面平面形状优化设计。优化结果表明,优化舵面的平面面积减少了4.78%,力矩绝对值在设计点增加了24.69%,且在较大的攻角范围均有提高。将初始舵面和优化舵面分别装配到方形截面导弹上,验证计算表明,优化舵面的操纵效率更高。     

民机机身下部结构耐撞性优化设计

 针对含多设计参数的典型民机机身下部结构耐撞性设计,提出了一种设计方法,该方法以最小化客舱地板的初始加速度峰值与最大化参考压溃状态的结构内能为优化双目标,通过Kriging模型对结构的冲击响应进行预测,采用非支配排序遗传算法II(NSGA-II)对双目标进行优化,进而由Nash-Pareto策略获得最优方案。为了得到最优设计方案,同时研究设计参数对机身结构耐撞性的影响,提出最大化期望提高与最大化预测方差同步加点准则建立代理模型。采用该设计方法,以典型民机机身下部结构设计问题为算例,对客舱地板支撑结构、货舱地板和泡沫构件形状参数进行优化。结果表明,相对原始设计客舱地板的加速度峰值降低约18.3%,次高加速度峰值也得到有效降低,改善了机身结构的耐撞性;Kriging模型预测响应与有限元分析结果误差小于1%,说明了设计方法的有效性。     

基于代理模型的QPSO算法及结构优化应用

针对复杂结构的工程优化通常涉及到高度非线性的问题,采用基于迭代的传统优化算法可能无法获得全局最优解。在此研究背景下,文章引入量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO),提出了基于克里金（Kriging）代理模型的QPSO算法,通过构建环形桁架可展天线动力学性能的代理模型,对环形桁架可展天线结构参数进行了优化设计的应用研究。研究结果表明,基于Kriging代理模型的QPSO算法计算效率较高,环形桁架可展天线的基频及最大冲击响应面非线性特征显著,并通过将计算所得到的最优解与有限元解进行对比,验证了此方法的计算精度。由此可见,此方法的研究可为复杂结构的优化设计、研制提供一定的参考。     

Kriging模型及代理优化算法研究进展

代理模型方法由于能显著提高工程优化设计问题的效率,在航空航天及其他领域得到了广泛重视,并逐渐发展成为一类优化算法,本文称其为代理优化（SBO）算法。在现有的代理模型方法中,如多项式响应面、径向基函数、神经网络、支持向量回归、多变量插值/回归、多项式混沌展开等,源于地质统计学的Kriging模型具有代表性,是一种非常具有应用潜力的代理模型方法。以飞行器设计领域的优化问题为背景,介绍了Kriging代理模型及应用于优化设计的理论和算法的最新研究进展。首先,概述了Kriging模型的基本理论和算法,并讨论了影响Kriging模型鲁棒性和效率的几个关键性问题。其次,回顾了Kriging模型理论和算法研究的3个最新研究进展,包括梯度增强型Kriging、CoKriging和分层Kriging模型。而后,分析提炼了基于Kriging模型的代理优化算法的优化机制和优化框架,给出了“优化加点准则”和“子优化”的概念,并介绍了目前常用的几种优化加点准则及其相应子优化问题的求解与约束处理;同时,还介绍了最新提出的局部EI加点准则以及代理优化的终止条件。最后,介绍了代理优化在标准测试函数算例验证、飞行器气动与多学科优化设计典型算例确认方面的研究进展,并对当前存在的一些关键科学问题以及未来研究方向进行了讨论。     

基于Kriging模型的冰风洞试验冰形参数化方法

为增强冰形使用的可靠性,基于Kriging模型,提出了冰形曲线参数化的方法。以多组冰风洞试验冰形为对象,分析了方法的可操作性及其关键参数对结果的影响规律。同时,结合等效砂粒高度的概念,阐述了参数化冰形实际应用中的有效建议。研究表明:方法是可行的,它在保证了原冰形几何特征的基础上,有效光滑了小尺度的尖角和凹陷,优化了原冰形;在考虑合适表面粗糙度后,又保持了原冰形气动特性。方法为试验冰形后处理提供了必要的手段,同时可结合高精度拟合方法,推广至冰形预测中,以提高冰形获取效率和适用性。     

基于可能性矩的混合不确定性全局灵敏度分析

在同时包含随机不确定性和模糊不确定性结构系统中,为了分别度量随机输入变量和模糊输入变量对输出响应的统计特征的影响,提出了随机输入变量和模糊输入变量的全局灵敏度新指标。在模糊变量可能性矩定义的基础上,分析了混合不确定性下输出响应的特征。从输出响应可能性矩的角度出发,以输出响应的可能性期望为例,通过比较输出响应有条件和无条件可能性期望的概率密度函数(PDF)的平均差异,分别建立了随机输入变量和模糊输入变量关于输出响应的可能性期望的灵敏度指标。讨论了所提指标的性质,并采用Kriging代理模型来提高混合不确定性全局灵敏度指标的计算效率。最后通过算例验证了本文所提方法的准确性和高效性。     

自适应设计空间扩展的高效代理模型气动优化设计方法

对基于Kriging模型气动优化的加点方法和设计空间的构建问题进行了研究。首先,针对高效全局优化（EGO）方法收敛缓慢的问题,提出了一种混合加点方法,该方法通过引入期望提高（EI）阈值控制EI和最小预测值（MP）加点准则,利用先全局再局部的优化思想,提高了EGO方法在确定设计空间内的收敛性。其次,针对设计空间的构建问题,对比了扩大设计变量范围和多轮优化两种不同的设计空间构建方法,分析了设计变量范围对设计空间大小和样本密度的影响,进而提出了自适应设计空间扩展的代理模型优化方法。相对于传统固定设计空间的方法,自适应设计空间扩展的方法在动态的设计空间中进行优化搜索,只在有潜力的维度扩展设计变量范围,通过构建自适应设计空间,实现了样本的高效配置。最后,通过ADODG标准翼型优化算例证实,自适应设计空间优化方法可以大幅提高气动优化设计效率。