液体火箭发动机推力室冷却通道传热优化计算

采用标准K-ε两方程湍流模型对液体火箭发动机推力室再生冷却通道三维湍流流动与传热过程进行了数值预测，冷却工质为氢气，其密度、导热系数、动力粘度随着温度和压力而变化，通过两种优化方案来改变推力室冷却通道的深宽比。方案一为保持冷却通道的深度及肋宽不变，通过改变推力室壁面通道个数来改变通道的深宽比，方案二为保持通道数目不变，通过增加或降低通道高度来改变通道的深宽比。以此计算在不同通道深宽比下推力室壁面的传热特性，并进行了优化分析。计算结果表明：存在着一个最佳冷却通道个数，使得推力室壁面再生冷却效果达到最佳；在相同质量流量下，降低通道高度能够强化推力室传热，但同时增加了进出口压差。     

连翼布局飞机及探测无人机研究进展

在收集、整理、分析国外连翼布局飞机研究资料的基础上,介绍了国外连翼布局飞机的研究历程和设计特点;特别是基于近年来对未来战场信息情报、监视、侦察任务的需求,介绍了连翼布局探测无人机这一新的作战概念和装备技术的研究进展情况。     

计算机辅助公差设计与分析的研究现状及展望

对目前计算机辅助环境下的设计公差和工序公差的设计与分析、尺寸公差和形位公差的确定、公差设计理论以及计算机辅助公差的应用现状等多方面进行了归纳和概括,分析了当前这些技术和理论的不足,并结合当前的实情,展望了计算机辅助公差设计与分析技术的发展趋势.     

纤维缠绕复合材料圆环壳线型设计与优化

由微分几何理论，导出了纤维缠绕圆环壳曲面的滑移和架空判据。基于薄膜理论和网格理论，结合圆环壳几何特征，得到了内压作用下纤维螺旋加环向缠绕圆环壳的平衡方程组，给出了均衡缠绕线型的确定方法。以稳定缠绕条件和壳体强度要求为约束，缠绕层最小质量为优化目标，利用收敛效率较高的序列二次规划算法（SQP）求得了不同爆破压强下的各项最优均衡缠绕参数。文中的设计方法真实反映了环壳结构特征和实际工程设计要求，算例表明可直接应用于纤维缠绕环壳的初步设计。     

主动Lamb波监测技术中的传感元件优化布置研究

研究了应用主动Lamb波对复合材料结构试件进行损伤检测时的压电元件的布置优化问题.首先,通过实验选取了不同中心频率的激励信号对结构板进行激励,根据Lamb波响应信号的分析结果对各个压电元件之间的距离进行优化;其次,通过计算S0模式Lamb波的群速度获得边界反射的到达时间,将计算得到的边界反射信号的发生时刻与实际情况进行对比,结果吻合一致,据此可对压电元件进行抑制边界反射影响的优化布置.将压电元件的优化布置应用在具体的损伤检测实验中,实现了复合材料上的一维结构脱层损伤定位.     

基于神经网络技术实现磁流变阻尼器对结构振动的优化控制(英文)

磁流变 ( MR)阻尼器是土木结构振动控制领域最有应用前景的半主动控制装置之一 ,但由于 MR阻尼器的高度非线性动特性 ,使得描述其逆向动特性的数学模型很难得到 ,即根据理想的阻尼力确定出 MR阻尼器所需的输入电压。然而 ,对基于 MR阻尼器的结构振动控制设计和仿真 ,这种反映阻尼力 -电压关系的逆向动特性模型是十分重要的。为此 ,本项研究针对 MR阻尼器的非线性特性 ,提出运用神经网络技术建立 MR阻尼器的神经网络模型来模拟其逆向动特性 ,神经网络模型的输出即为产生理想的阻尼力所需的输入电压。通过数值仿真结果探讨所提出的结构振动控制策略的适用性和有效性     

基于优化最小二乘支持向量机的襟翼趋势预测

将最小二乘支持向量机(LS-SVM)应用于飞机襟翼状态趋势研究。首先,通过分析飞机襟翼故障与襟翼动作耗时参数的关系,提出了利用动作耗时趋势来确定该系统未来状态的方法。然后,使用最小二乘支持向量机建立耗时回归预测模型,采用最终预报误差(FPE)准则确定回归模型嵌入维数,提出了自适应网格搜索法,优化最小二乘支持向量机的建模参数,从而实现比现有方法精度高,泛化性能好的预测模型。训练和测试样本取自飞行数据记录系统(QAR)中译码襟翼参数值。与神经网络模型的比较实践表明,该方法具有实用价值。     

利用几何遗传方法优化前缘翼根延伸的外形以增强飞行器升力系数和机动性

为了提高所选定飞行器模型的机动性,采用了一种标准遗传算法设计前缘翼根延伸(LEX).同时使用一种由三维低阶板方法结合DATCOM方法半经验公式的改进方法预测复杂外形飞行器(机身 机翼 尾翼)的空气动力载荷和最大升力系数.结果表明,在前缘翼根存在的情况下,升力系数在马赫数为0.4～0.8时提升了20.5%～15.3%,在马赫数为1.2时提升了6.8%,在马赫数为0.2～0.95之间升力系数最大值提升了9.5%～15%.在1～5 km的高度亚音速飞行时,其回转率得到了6.6%～8.0%的提升.     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

优化的GM(1,1)模型及其适用范围

在已有灰色理论的基础上,利用“最小二乘法”确定GM(1,1)白化权函数的时间响应函数中的常数c,摈弃了传统GM(1,1)把原始序列中x^(0)(1)作为初始条件的欠科学的做法,构建了时间响应函数的优化模型。经大量的数据模拟和预测,发现优化的GM(1,1)模型各项指标均优于传统的GM(1,1)模型,且拓宽了其适用范围。