机翼结构布局优化的并行子空间方法

机翼内部构件的布局优劣在很大程度上影响着机翼结构质量,因此进行布局优化设计尤为重要。采用并行子空间方法求解机翼结构布局优化的问题,将机翼结构布局设计问题分为梁站位优化、桁条优化和厚度优化三个并行的子空间,设计变量在各自的子空间内单独优化;各子空间优化结束后,在系统级中协调三个子空间的设计变量,保持最小质量的子空间的优化变量不变;采用近似一维搜索的方法协调其他子空间的设计变量,然后进行变量迭代直至收敛。结果表明:该方法具有较高的优化效率,能够取得较好的优化结果,具有实际工程应用价值。     

巨型星座覆盖性的高效分析方法

针对巨型星座设计及建设过程中的覆盖性分析问题，提出了一种高效覆盖性分析新方法：并行墨卡托投影图叠加法（PMPS）。该算法通过对墨卡托投影图的图像叠加处理，进行覆盖域计算，突破了传统网格法（GPA）中网格数量与星座卫星数量的关联约束，降低了计算消耗对卫星数量增长的敏感度。给定计算精度下，随着卫星数量的增加，GPA与PMPS计算消耗比值逐渐提高，并最终趋于极限值，该极限值和GPA选取网格量呈正相关。仿真结果表明；全球覆盖分析中GPA网格数为10⁴量级、满足指定计算误差时，未引入并行计算的PMPS效率相对GPA最大可提高1～2个量级，当GPA网格量更大时，如10⁵量级时，未引入并行计算的PMPS效率相对GPA预计最大可提高2～3个量级。     

一种使用BP神经网络加速的蒙特卡洛拉格朗日水滴求解器（英文）

结冰可能威胁飞行安全。拉格朗日方法被广泛应用于求解结冰过程中的水收集系数,但是其发展受到鲁棒性问题和高计算成本限制。为了弥补拉格朗日方法的缺陷,使用蒙特卡洛积分法和反向传播(Backpropagation, BP)神经网络分别用于解决鲁棒性问题和降低计算成本。基于蒙特卡洛方法的拉格朗日求解器可实现对任意模型或计算条件的无条件稳定。构建了BP神经网络用于预测水滴撞击概率,通过筛除非撞击水滴减少计算量。BP神经网络不针对特定模型提前训练,使用异步并行策略使BP神经网络训练和水滴运动同时求解,建立了广泛适用的异步拉格朗日求解器。使用GLC-305后掠三维翼型和某型发动机短舱模型对求解器进行验证,结果显示BP神经网络可以有效提升计算效率,对比没有神经网络辅助最多节省27%运行时间,同时保有同等计算精确度。本文研究为首次尝试神经网络技术与结冰数值模拟融合,为进一步发展拉格朗日方法提供有力支撑。     

基于FEA的复合材料结构极限承载失效预测

针对复合材料层合板失效分析，基于经典层合板理论与一阶剪切变形理论，通过层合板等效刚度以及各单层板的应力应变建立了一种并行多尺度方法，并基于此方法采用FORTRAN语言编写了子程序，通过与试验结果以及有限元分析 (Finite Element Analysis,FEA)软件内嵌的复合材料失效模型进行对比，证实了并行多尺度方法的可行性，实现了对复合材料层合板在多种工况情况下的渐进损伤分析。     

新闻编译：一种特殊的翻译

新闻编译是有别于传统翻译与新闻编辑的一种复杂实践，其是翻译基础上的改编，具有新闻学、翻译学及传播学等跨学科属性。新闻编译在强调以新闻读者为中心的同时，又受到国际关系等因素的影响。新闻编译这一特殊语言实践扩展了翻译概念，使我们更深入了解新闻文本的多语使用。     

大规模CFD流场可视化分析系统的应用

设计了大规模计算流体动力学（CFD）流场可视化分析系统（FVAS），系统具有完善而实用的大规模三维定常和非定常流场数据预处理与特征提取、体绘制、几何图形（流线、等值面等）绘制、纹理绘制等功能，并提供多种数据分析手段和良好的交互方法.通过8种展示方式、3种显示模式以及5种视图类型展示流场数据内外流结构特征及其复杂的物理现象.同时系统针对时变数据提供动画展示功能并支持单机多核并行.案例分析表明该系统简单实用，通用性高，多种混合绘制技术能够有效展现燃烧室、进气道等流场数据内部反应情况，切面、剖分等交互方式多视图显示局部细节特征，并通过图表、曲线图等分析工具统计分析具体网格单元的信息.完成测试案例300例，与传统CFD软件相比提升70%以上的绘制效率，系统故障率为0.6%，功能事务成功率100%，有效加速对流场数据的分析统计过程.      

一种新的并行检测算法下的信道分组方法

在发射天线数为NT、接收天线数为NR的MIMO系统中,并行检测算法可达到最优的检测性能,但现有系统中用到的信道分组方法是计算NT次矩阵广义逆来完成信道分组,随着天线数量的不断增加,矩阵求逆计算量会快速增加,从而进一步加剧并行检测算法计算复杂度。针对该问题,文章证明了:在并行检测算法中,只须一次矩阵广义逆的计算即可完成信道分组。仿真结果表明,应用新的信道分组方法的格归约并行检测算法的性能不变。     

大涵道比风扇叶片气动优化设计

应用自动优化方法进行大涵道比风扇叶片三维气动设计,数值最优化采用遗传算法，并利用网络通讯协议实现多CPU并行优化,大幅度缩短优化耗时.对风扇叶片型面、叶片积叠线、子午面流道、叶型安装角和叶型弦长采用基于修改量的参数化方法、结合遗传算法设计参数范围限制,以达到优化过程生成个体的可控制、合理性.采用Denton黏性体积力方法进行流场计算,较大程度减少流场计算耗时，进一步缩短优化时间.以提高设计点风扇效率、保持设计点总压比和流量不变为优化目标,并对非设计点性能进行全工况校核.通过两次不同设计参数设置的优化,最终优化风扇效率由09463提高到09560；稳定裕度由112%增加到219%.最终优化风扇叶尖处激波前马赫数略有下降，且激波向通道内倾斜,因此激波及激波造成的附面层损失下降，且稳定裕度增加.      

民机CAD/CAE数据融合可视化

为提升民机设计质量以及设计评估效率,提出一种以民机仿真数据可视化引擎为基础,有效融合民机CAD数模的多学科数据融合可视化方法。首先,依靠主流CAD系统对STEP国际标准协议文件格式的支持,在通用的工程仿真数据可视化引擎上搭建解析读取STEP文件的接口,读入的设计数据与相关的仿真数据共同存放在可视化平台场景树结构内,显示于统一的场景;然后,凭借计算机集群并行渲染提高交互可视化帧率,便于工程人员与民机多学科数据实时交互。平台融合了CAD/CAE数据剖切、测量、流线提取等交互可视化分析功能,支持全尺寸立体VR显示,可在多通道沉浸式显示系统开展协同评估。通过相关案例展示与分析了民机多学科数据融合效果,验证了CAD/CAE数据融合可视化平台的可行性和有效性。