三机机翼异步并行大修人力配置优化研究

在单架飞机大修流程已定的情况下,本文对三架同型号异步并行飞机机翼大修的人力资源进行了优化研究,并应用遗传算法得出最优的维修人力资源分配方案。计算结果表明,该方案能够缩短三机机翼维修任务的总工时,减少了飞机停场时间,并降低了飞机的停运损失。     

上行天线组阵载波相位并行标校方法研究

提出了利用伪随机序列并行确定上行组阵各天线载波相位差的标校方法.该方法具有精度高、并行处理、所需时间短、标校通道一致等显著技术优势.利用现有的扩频测控多功能数字基带系统搭建实验平台,通过演示实验验证了该标校方法的正确性以及工程可实现性.实验结果与理论分析十分吻合.     

折叠式群伞充气接触的膜索非线性有限元算法

降落伞由折叠到打开的充气过程和多束降落伞捆绑在一起充气的过程都伴随着一个高度非线性的柔性结构接触问题,因此模拟降落伞群伞流固耦合问题必须首先解决降落伞群伞非线性结构接触的数值模拟问题。对于降落伞这类柔性瞬变非线性织物结构,数值模拟织物系统的接触现象以及预测接触结果对降落伞工作状况的影响对于降落伞群伞设计具有很重要的指导意义。基于三维降落伞膜索非线性有限元编程模拟技术设计了一种针对单伞和群伞非线性动力系统的接触搜索算法,推导设计了针对接触随机性的接触切线刚度矩阵计算方法。针对降落伞群伞非线性有限元计算的庞大数值计算量,设计编写了一种基于消息传递接口(MPI)通信协议的膜索结构并行接触模拟FORTRAN程序,测试了该数值模拟程序的并行计算效率。针对高度折叠的C-9降落伞群伞充气问题,使用PC-Cluster计算机群进行了数值仿真模拟,验证了该接触非线性有限元程序的计算效果,预测了C-9降落伞群伞的接触过程,并分析接触现象对降落伞群伞充气工作的影响。     

基于自顶向下模式的液体火箭发动机骨架模型设计

基于自顶向下设计模式,在Pro/E和Intralink平台上实现了液体火箭发动机骨架模型设计.采用多层骨架设计方案,简化了发动机骨架模型,实现了组合件发布骨架模型并行设计,提高了工作效率.通过将组合件空间位置、轮廓尺寸、接口方位和接口结构要求包含在骨架模型中,用骨架模型替代了传统设计模式中的二维结构设计要求,实现了无纸化接口协调,提高了接口协调的准确性和实时性.研究结果表明,基于自顶向下模式的骨架模型设计可显著提高发动机研制效率,降低研制成本.     

基于变权重伪并行遗传算法的空战机动决策

针对空战机动决策中态势多样化对机动决策的影响以及控制量的细化问题,以敌我双机空战为背景,利用空战优势函数值作为空战机动决策的依据,基于滚动时域控制方法,采用变权重自适应伪并行遗传算法解决空战决策问题。重点分析了隐身优势函数以及变权重函数的建立、遗传编码方式、操作算子的确定,最后对空战决策进行了仿真。仿真结果验证了隐身优势函数的合理性,以及该理论在空战机动决策方面的有效性。     

基于可靠性的太阳能飞机多学科设计优化

针对太阳能飞机典型任务要求,建立了以总重最小为目标的多学科设计优化模型,考虑飞行性能、能量、重量3个学科的设计变量和相应约束条件。同时考虑设计变量的不确定性影响,将序列优化及可靠性评估方法引入到并行子空间优化过程中,顺序执行可靠性分析和多学科设计优化以提高执行效率。在优化过程中应用响应面近似并不断提高模型精度,降低了计算成本。利用iSIGHT软件搭建求解平台,以欧洲太阳能飞机"HeliPlat"作为算例,验证了分析模型的合理性和优化方法的有效性。基于可靠性的多学科设计优化框架有望用于更贴合工程实际的太阳能飞机设计。     

支线飞机装配序列规划的研究

为了提高支线飞机的装配效率,提出了基于二进制编码的并行装配序列规划方法,实现产品的并行装配.通过二进制编码来描述产品各零件之间的装配优先关系,定义了带时间约束的装配特征表,使用二进制运算操作来更新装配过程中零件间的优先关系,提出了以缩短装配时间为目标的并行装配序列的生成算法.该算法能缩短产品的装配时间,适用于支线飞机的并行装配规划.国产某型号支线飞机总装实例验证结果表明了该方法的可行性和有效性.     

基于FPGA的高速存储阵列设计

高速数据采集系统目前得到了广泛的应用,数据的传输与存储是高速数据系统的关键技术。本文提出一种以FPGA为控制核心,固态存储器Flash为存储介质的CCD相机高速数据存储阵列。系统通过FPGA控制存储阵列的擦除、编程、读出等操作实现数据的存储及读取。采用FIFO技术、并行扩展技术实现用低速Flash存储器实时存储高速数据,存储完成后可以读回计算机进行处理。     

并行路网结构下的浮动车信息处理模型

受GPS定位精度的限制,浮动车在主辅路并行路网结构下进行地图匹配和路径推测存在困难,直接影响路况信息获取的准确性.在现有浮动车信息处理框架基础上,运用统计学方法提升地图匹配的精度,并将主辅路径同时作为车辆的行驶轨迹输出,有效降低了路径推测错误的可能性.最后,引入证据推理框架以解决路径选择策略调整所带来的信息不可信和信息冲突问题.对比实验表明,改进系统在主路和辅路上的路况准确性分别有14.26%和9.46%的提升.     

一种新的并行测试任务调度算法

 并行测试的任务优化调度是并行测试技术的核心问题。为了解决现有调度方法耗时、实际应用范围有限以及缺少对资源冲突和系统死锁的形式化分析等问题,采用赋时有色Petri网(TCPN)建立并行测试任务调度的TCPN模型,基于TCPN模型的可达标识图利用改进蚁群算法求解最优任务调度序列。算法搜索过程中,采用多目标优化,目标函数综合了测试时间、仪器成本和负载平衡度,使得算法更符合工程应用。采用动态标注方法在搜索过程中加大可行解间的信息素差别,避免算法早熟。仿真实例证明该算法是有效的。