神经网络在高空长航时无人机翼型多点优化中的应用

NSGAII算法在翼型多点设计中有着广泛的应用价值,然而其巨大的计算资源和计算成本限制了它的使用。为了解决这个问题,本文引入具有较强非线性映射能力的神经网络代理模型,采用实验设计结合BP法训练神经网络响应面来代替N-S方程求解翼型的性能。在实验点的数值模拟中,为了进一步节省计算资源,提高计算效率,采用网格的变形代替网格的重新划分,使得计算网格的更新速度提高了约50%。在翼型的参数化过程中,采用改进的PARSEC方法,用较少的参数实现了翼型的精确控制。为了增强神经网络的泛化能力,采用12-7-4-3-1的隐层结构。对NLF1015翼型的多点优化算例表明,此方法不仅显著降低了整个优化过程的计算量,而且对翼型的气动性能预测也具有较高的可信度,在高空长航时无人机的翼型设计中具有一定的潜力。     

建立容量评估机制,促进我国机场可持续发展

<正>一、实施机场容量评估的必要性近年来,随着经济持续快速增长,我国民航运输也得到快速发展。2005年,我国民航运输总周转量位居世界第二位,仅次于美国。2008年,全国民航     

金属波纹管在航空管路中的动力学优化及可靠性分析

采用动力优化的分析方法,以提高第一阶固有频率为目标,避开金属波纹管系统前四阶固有频率共振为约束,以波高、壁厚及卡箍位置为设计变量,对某型飞机航空管路中波纹管进行了动力优化。结合动力优化结果,采用蒙特卡洛法分析了影响波纹管固有频率的参数灵敏度,结果表明波纹管材料的弹性模量和密度、波纹管系统的波高和管壁厚度是影响波纹管固有频率的主要因素。根据可靠性分析中的干涉理论,分析了前四阶频率的分布情况,对金属波纹管的共振可靠性进行了研究。研究结果为波纹管系统的动力安全可靠性设计提供参考。     

7075铝合金切削参数优化试验研究

本文利用基于铣削加工动力学原理的参数测试分析和动力学仿真计算软件,研究了7075铝合金高速切削加工工艺的参数优化方法和实现过程,提出了信息采集、数据计算、参数验证过程中应注意的问题。试验表明,在稳定切削状态下,合理地选择工艺参数可以有效地提高单位时间的金属去除率。     

CF6-80C/E航空发动机低压涡轮静子封严件工艺优化技术

介绍了航空钣金件加工工艺的优化过程。用CAD/CAM及激光切割技术,对冲压弯曲件进行精确展料,达到冲压弯曲毛料无余量定形、提高材料利用率的目的;用冲压的方法代替激光下料,研究无余量弯曲成形工艺,以取消后续余量加工工序,降低加工费用;通过对冲压工艺和钎焊工艺的技术改进,提高了一次钎焊合格率。     

基于拓扑优化的飞机垂尾设计

提出改变传统的机翼设计方式,引入拓扑优化的方法对飞机垂尾进行结构优化设计,根据设计要求对其进行模拟仿真,找出最佳传力路径,并根据该路径找出垂尾的最佳结构形式;同时在优化设计过程中,采用了形状优化等对其进行二次优化：对拓扑优化的结果进行完善,得到更合理的材料布局形式,意在将结果推广到三维的实际设计当中,并得到更广泛的应用。     

基于代理模型的机载吊舱气动与隐身一体化设计方法

考虑雷达隐身要求的机载吊舱初步设计时,存在载机-吊舱组合体RCS计算复杂度高的问题。为此,本文构造了用于计算RCS的代理模型,并基于此代理模型以吊舱横截面积、吊舱对载机的气动特性影响量和飞机与吊舱组合的RCS为优化目标,用评价函数法构造吊舱外形设计的多目标优化模型,并用复合形法求解该模型的设计参数。按该参数设计的吊舱外形能使载机在挂载吊舱后气动阻力系数与RCS增量均保持较低的水平,同时可保持吊舱较大的装载截面。研究结果表明,本方法在吊舱的初步设计阶段对设计参数的选取具有较好的指导意义。     

基于统计能量分析进行声学优化设计的技术研究

阐述了用统计能量分析方法进行声、振环境预计的研究机理,为利用统计能量分析方法进行飞机舱内声学优化设计提供了探索的思路;论述了统计能量分析方法在民机舱内噪声分析上的应用优势和局限性。以某型号飞机客舱段为实例,建立了统计能量声学模型及加载,通过选择不同的飞机客舱壁板材料,进行客舱环境的声压级预计并分析预计结果,从而确定舱内声学设计优化方案。     

进气道射流流动控制数值模拟优化研究

编写质量流量边界条件程序代码,通过求解N-S方程对平板微质量射流流动控制进行数值模拟,并与相关资料进行对比分析,验证代码的正确性。结合中心复合设计方法制定数值模拟方案,对双S型进气道微质量射流流动控制进行数值模拟,并分析了25组射流流动控制装置应用于进气道流动控制计算结果,从中找出控制装置参数变化对进气道总压恢复、出口（AIP）流场畸变的不同影响,应用响应面法给出射流控制最佳参数组合,为双S型进气道主动流动控制装置参数优化提供了技术参考。     

航空发动机性能参数联合RBFPN和FAR预测

排气温度是最能反映航空发动机运行状态的性能参数之一.对连续飞行班次的起飞排气温度裕度(EGTM,Exhaust Gas Temperature Margin)参数进行预测分析,有助于判知航空发动机将来的工作性能,为预防和排除故障提供充分的时间和决策依据.在依据具有非线性、非平稳特征的起飞EGTM历史监测值序列构建预测模型时,基于奇异值分解滤波算法提出了一种联合径向基函数预测网络(RBFPN,Radial Basis Function Prediction Networks)和函数系数自回归模型(FAR,Functional-coefficient Auto Regressive model)的预测方案,充分发挥RBFPN和FAR在预测EGTM参数值变动趋势成分和随机成分的各自优势,使其互为补充,协同处理.实验结果表明该联合预测方案能够有效抑制RBFPN或FAR单独采用时所呈现出的不足,提高预测性能.