座舱透明件光学性能分析与外形优化

针对某型座舱透明件,提出一种合理的数学建模方式,并以此为基础,对透明件的角偏差计算进行推导。设定合理的评价标准,利用角偏差及其增量对某型座舱透明件的光学性能进行分析评价。通过对光学性能数据进行处理分析,设计目标函数,不断优化透明件的脊线外形,以提高光学性能。结果表明：修整透明件的脊线外形,能够有效提高座舱透明件的光学性能;适当放大设计域,则优化效果愈加明显。     

基于矩阵逆特征值法的结构动力学设计

结构刚度矩阵和质量矩阵是关于设计参数的函数,而且事实上一般是非线性函数.结构动力学设计通常要求结构具有指定的动力特性,结构动力学设计问题可以归纳为一类含设计参数的广义逆特征值问题.首先给出了结构动力学设计问题的数学描述以及相应的求解准则和方法,然后,利用矩阵逆特征值问题的特点,将原来对整体矩阵的计算转化为对特定的局部矩阵的计算,整体矩阵与局部矩阵之间的数学和物理性质有明确的对应关系,既大大降低了计算量,又能保证计算精度.算例证明了本文方法良好的性能.     

应用免疫遗传算法优化设计层合板铺层顺序

应用遗传算法对复合材料层合板的铺层顺序进行优化设计,并通过免疫机理解决基本遗传算法中存在的收敛效率低、"早熟"等问题.以层合板的面内几何因子和弯曲因子为优化对象,建立遗传算法的优化模型.通过交叉、变异等遗传操作,搜索问题的最优解.借助免疫系统对抗体的促进和抑制机制,调节种群中个体的多样性.数值算例中给定了层合板的面内几何因子和弯曲因子,应用免疫遗传算法求解层合板的最佳铺层顺序.并将应用免疫遗传算法与标准遗传算法得到的优化结果进行了比较,证明了免疫遗传算法的优越性和实用性.     

结构动力学中具有重特征值的灵敏度分析

为了计算重特征值情形的特征向量导数,推广Nelson's方法被广泛采用,其中有些已被认为在某些情形下是错误的.本文利用数学定理和新的灵敏度定义给出特征值和特征向量导数的精确解.该方法数学上严格,无论是否存在重特征值均适用.为了实际应用,还讨论了用低阶特征值确定近似解的可能性,算例验证了本文方法.     

大速度状态下桨毂振动载荷计算方法

依据大速度前飞状态桨叶气动环境,通过对桨叶动力响应、翼型气动力、流场尾迹分布和桨根力等四个方面的分析,建立桨毂振动载荷预计模型。基于Leishman—Beddoes的附着流模型和动态失速模型计算翼型气动力,桨叶运动考虑刚性挥舞模态和弹性挥舞模态,诱导速度采用动力人流理论和Pite—He广义动态尾迹理论。利用状态空间法对方程进行离散化处理。以某型直升机为例。通过几种不同模型的计算,表明流场尾迹分布和桨叶运动变形对桨毂振动载荷预计有较大影响。     

复合材料加筋板剪切后屈曲分析与优化设计

为了充分利用复合材料加筋板的后屈曲承载能力,针对复合材料加筋板的后屈曲行为开展优化设计方法的研究具有重要意义。详细探讨了筋条尺寸及密度等参数对承受面内剪切载荷作用下的复合材料双向加筋板屈曲后屈曲的影响规律。建立了复合材料加筋板考虑后屈曲响应的结构分级优化方法:在一级优化中以结构几何尺寸为设计变量,使用响应面法(RSM)拟合出结构后屈曲响应的全局近似函数,结果显示,加筋缘条的宽度及加筋的密度对屈曲承载能力有重要影响;在二级优化中采用遗传算法(GA)对复合材料铺层顺序进行优化,经过两级优化后的复合材料加筋板相比于初始设计在质量减少了3%的同时,线性屈曲位移提高了8.86倍,线性屈曲模态由局部屈曲改善为整体屈曲,同时结构的后屈曲承载能力提高了8.7%。基于解决旅行商问题(TSP)的遗传算法被调整用于固定铺层厚度的复合材料铺层顺序优化问题,经优化,结构线性屈曲特征值提高了12.76%,表明了优化方法的可行性。     

基于优化算法的倾转旋翼准定常气动模型

取消了传统直升机旋翼准定常气动模型中对飞行工况和桨叶形状的诸多假设和限制,建立了适合倾转旋翼特殊桨叶形状、桨毂构造以及飞行工况的准定常气动模型.桨叶气动载荷计算基于叶素理论进行数值积分,旋翼挥舞系数通过序列二次规划算法(SQP)进行数值优化求解,诱导速度分布采用Pitt-Peters动态入流模型的稳态形式.利用该方法计算了XV-15倾转旋翼机的旋翼在不同工况下的气动性能以及挥舞系数.计算结果与风洞实验数据吻合良好,误差在8%以内且计算效率高,单一工况求解耗时在5min以内,该方法可用于倾转旋翼机总体设计阶段的性能分析或建立其飞行动力学模型.      

大速度桨毂振动载荷预计的影响因素

依据直升机大速度前飞状态的气动环境和桨叶运动,分析了非定常气动力模型、动态失速模型、诱导速度分布、桨叶弹性变形、桨毂力合成以及数值计算方法对旋翼振动载荷预计的影响.将Leishman和Beddoes气动模型、动态入流理论和桨叶挥舞运动综合计入载荷模型中,采用状态空间法对方程进行离散化处理,编制了相应的计算程序.计算结果表明采用不同的分析模型对旋翼振动载荷预计有较大影响,翼型失速是主要影响因素.     

应用BP神经网络方法的民航发动机故障诊断

发动机是飞机的心脏，要求具有很高的可靠性。基于此提出一种依靠BP（backward propagation）神经网络方法研究发动机各种故障征兆影响因素作用程度的方法，通过对相关的仿真数据分析，找出其中主要的故障因素，对民航发动机进行针对性的维修，并利用BP神经网络的自学习功能，为发动机的视情维修过程提出合理化的建议和依据。     

基于贝叶斯反馈云模型的航空发动机性能评估

针对在翼发动机运行性能变化关键时机预测问题,结合贝叶斯反馈分析方法,将在翼发动机运行前后性能信息结合进行反馈,评估当前发动机性能基于初始性能状态的变化关系,不仅实现发动机性能状态准确评估,更能及时预测发动机性能状态变化时机,为在翼发动机可靠运行和及时换发提供决策支持。