基于准三维冰形算法的结冰预测技术及应用研究

机翼结冰是威胁民用飞机飞行安全的主要因素之一,准确预测机翼的结冰过程和特点,可为防除冰设计提供依据和支撑。提出了利用二维模拟三维的准三维冰形算法,该算法在保证结冰预测精度的同时,极大地降低了型号结冰计算成本;给出了顺气流和垂直于前缘两种典型民用飞机后掠翼机翼的二维剖面截取方法,并将采用该方法的计算结果与三维后掠机翼的结冰预测结果进行了对比分析。结果表明,相对于顺气流方式,垂直于前缘方式的准三维冰形算法与三维后掠机翼的结果更为接近。     

大展弦比运输机标模高升力构型设计与评估

介绍了中国航空工业空气动力研究院基于分层策略遗传算法的多段翼型优化设计工具和高升力构型计算评估方法,参照国内外大展弦比运输机指标为FL-9增压风洞设计了高升力构型标模,为检验标模气动性能,在法国ONERA F1风洞进行了一系列风洞试验和采用UNSMB平台进行了数值模拟。结果显示计算结果与试验结果有着较好的一致性,设计方案具有较好的增升效果。     

一种非线性飞行控制律评估方法研究

研究了一种基于改进遗传算法的非线性评估方法。将非线性准则转换成简单的适应度函数,通过寻优找到最坏情况,在其基础上实现评估。仿真结果表明,该方法不仅能在各个飞行状态对飞行控制律进行非线性准则评估,而且能找出飞行包线内的最坏飞行状态,细化飞行包线,方法使用灵活,结果可靠。     

基于Volterra捕食模型的飞行流量动态调配

为缓解当前飞行流量需求与空域资源限制间的矛盾,改善静态流量分配方式下航路飞行流量限制问题,提出飞行流量动态调配概念并建立动态调配模型及算法.首先根据Volterra捕食模型的思想,以航路负荷值大小为依据划分种群,依据航路飞行流量的调配速度建立飞行流量的动态调配模型,然后提出实时流量动态调配算法,按时段周期性对航路的飞行流量重新划分种群,并根据航路当前状况对飞行流量进行动态调配.最后运用Matlab软件进行算例分析,结果表明了模型及算法的有效性,可以很好地应用于飞行流量的动态调配研究中.     

基因方法在网格结点位置优化中的应用

将基因方法应用于网格结点位置的优化中。文中首先简单介绍了基因优化方法中基于达尔文进化论和Ｍｅｎｄｅｌ基因理论的基本原理，其中包括插索空间表达、三个基因作用器（选择、交配和变异）等要点；然后着重阐述了相关偏微分方程的离散误差和三角形网格几何形状的适应度函数的定义、结点位置的二进制基因表达及基因方法的优化进程。离散误差是在二次非连续彭鼓包（ｂｕｍｐ）函数的空间中近似定义的，并且在点移动过程中相关解的二     

基于遗传算法的军事物流运输计划

针对军事物流运输中车辆装载和车辆路径的组合问题进行研究,建立车辆装载和车辆路径组合问题的目标优化模型。通过改进遗传算法对模型求解,得到了较为满意的结果,可以在满足多车型多品种货物配送约束的条件下,实现运输车辆最少、车辆满载率高、车辆运输路径最短的目标。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足，提出了一种改进的遗传算法。首先，采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后，提出一种生成初始种群的方法和精英策略，设计出自适应变异概率，提高了算法的求解质量。同时，在规划过程中，将全局路径规划与局部路径规划相结合，并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同，提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法，能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障，获得无碰最优或次优路径。     

松约束运输问题模型与算法研究

运输问题存在着所谓的"多反而少"悖论现象,本文用运输问题的松约束模型,说明了运输问题产生悖论现象的原因,从而拓宽了运输问题的应用范围,增加了运输问题的适应性,本文给出的运输问题的松约束模型的表上作业算法,运算简单,能彻底解决了运输问题的"多反而少"悖论现象,用本文所介绍的算法解一些问题,得到了更省的调运方案.     

Global aerodynamic design optimization based on data dimensionality reduction

In aerodynamic optimization, global optimization methods such as genetic algorithms are preferred in many cases because of their advantage on reaching global optimum. However, for complex problems in which large number of design variables are needed, the computational cost becomes prohibitive, and thus original global optimization strategies are required. To address this need, data dimensionality reduction method is combined with global optimization methods, thus forming a new global optimization system, aiming to improve the efficiency of conventional global optimization. The new optimization system involves applying Proper Orthogonal Decomposition (POD) in dimensionality reduction of design space while maintaining the generality of original design space. Besides, an acceleration approach for samples calculation in surrogate modeling is applied to reduce the computational time while providing sufficient accuracy. The optimizations of a transonic airfoil RAE2822 and the transonic wing ONERA M6 are performed to demonstrate the effectiveness of the proposed new optimization system. In both cases, we manage to reduce the number of design variables from 20 to 10 and from 42 to 20 respectively. The new design optimization system converges faster and it takes 1/3 of the total time of traditional optimization to converge to a better design, thus significantly reducing the overall optimization time and improving the efficiency of conventional global design optimization method.     

空间激光通信系统光斑小目标跟踪算法研究

在空间激光通信链路中，大气湍流、结构设计误差、平台扰动等因素为链路的精确对准和精密跟踪带来了困难。为提高激光链路的跟踪精度，首先对光斑跟踪过程中的影响因素进行研究分析，继而对跟踪算法做出改进。针对跟踪目标特性，设计了一种自适应模板目标相关跟踪算法，并搭建了基于粗精复合轴跟踪系统的实验平台，开展了实验验证。结果表明：与当前常用跟踪算法相比，该设计处理速度可达 1 kfps，目标跟踪位置与真实位置基本重合，目标跟踪准确率高于98%，在处理速度、跟踪准确率与算法鲁棒性上均有较大提升，具有一定的实用性。