试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

气膜冷却叶片上扩散型冷却孔对紊流流场的影响

带有护散型冷却孔的气膜冷却叶版是新开发的结构，用于具有很市初始温度（1700℃）的氢气燃气轮机，名古屋工业大学流体机械实验室在日本首次对该结构的流场进行了研究。用垂直型和X型的热线测量了流场，获得了主流方向平均速度，紊流强度和雷诺剪应力，在沿下游方向和展向方向的平面里分别整理了实验数据，证实了扩散冷却孔对改善燃气轮机膜冷却紊流流场的效果。     

基于POD-BPNN的热启动策略及其在气动代理优化中的应用

传统气动优化设计需要大量CFD 分析,而代理优化（SBO）方法能够有效降低CFD 分析次数,但该方法并没有改变单个CFD 分析时间。提出一种基于本征正交分解-反向传播神经网络（POD-BPNN）模型的热启动策略,并应用于气动代理优化。使用POD-BPNN 模型对SBO 中的初始样本建立从几何设计变量到流场数据的预测模型...     

运载火箭推力故障下轨迹在线重规划方法

针对运载火箭非入轨飞行段出现动力系统故障的问题,提出了一种基于能量最优的在线轨迹重规划方法。通过参考轨迹进行引力项的凸化以及根据故障时刻和故障程度的不同设置不同的飞行时长,同时采用无损凸化、线性化和梯形离散等方法,将原始最优控制问题转化为可以采用原对偶内点法迭代求解的二阶锥规划问题,重新规划其飞行轨迹。仿真结果表明该算法能有效提高运载火箭应对突发故障的能力,实现轨迹在线快速收敛,满足动力系统故障后飞行轨迹重构需求。     

基于指数平均动量鸽群优化的多无人机协同目标防御

针对多无人机(UAV)协同目标防御问题,提出了一种基于指数平均动量鸽群优化(EM-PIO)算法。针对三维空间中的多无人机协同目标防御系统进行建模,得到了无人机支配区域的曲面约束方程,并获得了双方无人机的最优控制输入量。采用多级罚函数法构造了优化算法的目标函数,并通过所提出的EM-PIO算法来求解最优目标点。将所提EM-PIO算法与遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法进行仿真对比实验,验证了所提EM-PIO算法更加有效解决多无人机协同目标防御问题。      

基于解析解的小范围高频率机动飞行器制导律设计

针对机动飞行器的小范围高频率侧向机动飞行问题,结合飞行器的运动学和动力学方程,通过解析方法给出了机动幅值和飞行器最大可用过载下的最大机动频率,同时利用粒子群优化方法进行了制导律最优频率的优化。基于解析规划算法给出了正弦机动制导律的解析形式以实现飞行器在侧向方向的机动导引飞行。仿真结果表明：解析算法能够精确得出制导律频率,而粒子群优化方法的精度也能很好的满足要求,误差在5%以内。正弦机动制导律在大速度下可以较好的完成任务目标;在小速度下,幅值误差会有小幅度的增加。     

航天器设备动力学分析模型简化方法与应用

针对航天器设备因构成复杂引起的动力学分析模型建模困难问题,提出一种基于拓扑优化技术的有限元模型简化方法,以设备实测质量特性为约束条件,通过拓扑优化方法确定设备有限元模型可行设计空间中的材料分布,实现对结构刚度性能的模拟,获得满足动力学特性分析需要的简化的设备有限元模型。应用该方法创建了某星敏感器简化有限元模型,得到的星敏感器简化模型与产品实际质量、质心位置和转动惯量特性基本一致,并且前两阶频率分析值与试验值之间最大偏差约为30%。将该简化模型应用于其支撑结构的动态响应性能评估,两者组合体固有频率及加速度响应趋势的分析数据在450Hz以下的频率范围内与试验数据吻合较好,固有频率最大偏差约为39%。星敏感器简化模型的应用验证了基于拓扑优化技术的有限元模型简化建模方法的可行性,为航天器上复杂设备动力学分析有限元模型的简化建模提供了一种新的解决途径。     

基于搜索意图交互的无人机集群协同搜索算法

针对无先验信息条件下无人机集群的协同搜索问题,提出一种以覆盖率为引导,以机间安全距离、通信距离、偏航角调整及搜索边界等为约束的无人机集群协同搜索算法。通过建立环境地图矩阵对任务区域进行描述,进一步定义环境地图更新算子实现搜索过程中环境地图的快速更新。设计了集群协同搜索任务的回报函数,采用粒子群算法进行求解,得到每架无人机在已知环境地图下的最优决策,即决策意图。每架无人机在获取其他成员决策意图的基础上重新进行决策,实现协同决策。针对不同规模集群提出了集中式和分布式2种协同决策方案。仿真结果表明,所提算法能够对存在未知威胁的不规则任务区域进行有效覆盖搜索,覆盖率远高于不进行协同决策的个体决策方法。      

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

大行程解耦三平动微定位平台的设计与优化

为设计具有大行程与良好解耦特性的三平动微定位平台,提出了一种新型2T3R型运动副。基于2T3R型运动副,设计了三平动微定位平台的结构;采用非线性模型法建立了平台力-位移关系与丢失运动的理论模型,并采用拉格朗日方程建立了平台固有频率的理论模型;采用目标规划法对三平动微定位平台进行了参数优化;通过有限元仿真验证了理论模型的正确性。理论计算与仿真研究结果表明:平台一阶固有频率为51.27 Hz,在1 mm运动行程内,x、z轴方向的丢失运动分别小于0.67%、0.20%,输入与输出完全解耦。研究结果证明了运动副、平台结构设计的有效性及优化模型的可行性。