PSO-LSSVM在民机气动性能数学建模上的应用

目前风洞试验仅为民用飞机飞行性能提供有限数据.全飞行包线的技术支持对于民机飞行试验十分重要,需要采用数学建模和参数辨识的方法.选择合适的机器学习算法是参数辨识中最为关键的一步.支持向量机(SVM)采用结构风险最小化原理,尤其适用于小样本情形.根据A320非巡航起降阶段的几组真实数据,以及全机气动力估算的结果,使用最小二乘支持向量机建立预测模型.随后采用粒子群算法优化模型参数从而提升泛化能力.由此实现民机飞行包线的气动性能整体建模与辨识.与Ma=0.78时的实验数据相比较,PSO-LSSVM模型的预测结果吻合,是一种有效的气动数学建模方法.     

风洞自由飞试验中气动参数辨识准度评价方法研究

当高超声速风洞自由飞试验的测量数据被有色噪声污染时，传统的Cramér-Rao界作为参数估计准度的度量往往过于乐观。文本采用一种修正协方差方法来处理传统的最大似然估计的残差，以便计算出有色残差情况下精确的Cramér-Rao下界，对辨识参数结果进行不确定度评价。以10°半锥角尖锥模型为例，通过大量的Monte Carlo仿真试验和风洞试验验证了修正协方差方法的有效性。结果表明，在风洞试验测量存在有色噪声情况下，修正协方差方法给出的标准差均值约为传统的Cramér-Rao界方法给出的标准差的3~5倍，与参数估计的统计标准差一致，客观反映了参数辨识结果的精准度。     

结构参数设计对微喷管性能的影响

微喷管设计加工方法不同于常规尺寸喷管,具有小尺寸、大面积-体积比的特点,内部流动雷诺数低,粘性力影响显著。为研究结构参数设计对蒸发液体微推力器喷管性能的影响,利用三维数值模拟方法研究不同扩张半角、面积比以及刻蚀深度对微喷管推力、比冲的影响。结果显示,增加微喷管扩张半角有利于降低粘性损失,最优扩张半角为30°,其数值大于常规尺寸喷管。增加面积比可以提高气体膨胀程度,但与之同时增加的壁面面积会增加粘性损失,推力、比冲先随面积比增加而增加,面积比为14时达到峰值,随后下降。增加刻蚀深度有利于减小扩张段壁面面积,提高微喷管性能。     

激励参数对合成射流控制压气机流动分离的影响

对吸力面施加合成射流激励的高负荷压气机静叶栅展开数值模拟,系统地研究不同激励参数对单缝合成射流改善叶栅气动性能的影响,并探索分段式合成射流控制流动分离的有效性。研究结果表明,单缝合成射流对栅内流动的作用效果主要取决于两个因素:射流切向动量注入带来的气动性能改善与射流输运过程的附加流动损失。单缝合成射流具有较为宽广的有效频率范围,当激励频率等于主流流过叶型的频率且射流满足有效激励动量要求时,对叶栅气动性能的改善效果最佳,总压损失降低约14.26%。分段式合成射流能够较好地适应不同叶高处分离起始点沿轴向变化对最佳流动控制位置的要求,在不增加有效射流面积的前提下可较单缝射流更为有效地控制流动分离,此时的损失降低幅度高达15.84%,从另外一个角度证实了激励位置对于非定常激励的重要性。     

考虑条件风险价值的含多风电场电力系统经济调度

针对单一Copula函数在描述风速相关性时的限制性,通过引入mixCopula函数获取具有相关性的多维风速样本。引入条件风险价值理论,将风电功率的不确定性以经济性考量,建立了一种含多风电场的电力系统经济调度模型,协调经济性和安全性的问题。采用场景化理论对目标函数进行处理,使得计算得以简化。以含2个风电场的IEEE30节点系统为算例,分析风速相关性和置信水平对优化结果的影响,验证模型的合理性及有效性。     

基于遥测数据的无人机气动参数辨识方法研究

针对无人机在高空低速飞行时易受风场影响及在数据分析时遥测数据不完备的问题,进行了气动参数辨识方法研究,提出了基于空速管平面矢量三角形的风场估计方法及基于风场信息修正的气动角估计方法。以某型无人机为例,对遥测数据进行了充分分析与信息综合,运用逐步回归方法进行了纵向气动参数辨识,并进行了实验验证。结果表明,模型计算结果与实测数据吻合较好,说明所提方法有效。考虑到辨识模型的数学本质,该方法对其他固定翼无人机同样适用。     

环量控制翼型非定常气动力建模

针对目前环量控制技术中射流参数与迎角对翼型气动特性的影响高度耦合，对应非定常气动力模型精度较差的研究现状，基于环量控制翼型强迫俯仰振动数值模拟数据，借助Kriging模型实现环量控制翼型的定常气动力插值，借助微分方程模型完成了适用于环量控制翼型的线性微分方程建模，采用两步线性回归参数辨识方法辨识线性微分方程模型中特征时间常数等参数，对高动量系数大振幅流动状态下的非线性影响进行修正。研究结果表明:基于Kriging模型实现的环量控制翼型定常气动力插值精度较传统气动导数模型高，建立的环量控制翼型非定常气动力模型能够精确预测不同流动状态下的气动力和力矩系数变化情况。      

基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法

在机器人自动制孔过程中，制孔点位信息通常从待制孔工件工艺数模上获取，而待制孔工件安装过程中会出现位置偏移和变形，由工艺数模得到的点位信息无法直接满足孔位精度要求。为了保证自动制孔的孔位精度，提出了一种基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法。利用制孔区域边角基准孔建立双线性Coons误差曲面模型，通过模型计算出待制孔的误差补偿向量，并补偿至理论制孔位置。针对误差曲面切矢模长无法确定的情况，利用制孔区域内的基准孔构建遗传算法模型，计算出切矢模长最优值，使拟合的误差曲面更符合实际制孔区域曲面。通过试验对算法的有效性和精度进行验证，结果表明:采用基于遗传算法的插值Coons曲面孔位修正方法，可以使孔位误差得到有效的补偿。补偿后的平均孔位误差仅为0.195 6 mm，与传统的插值曲面方法相比，孔位误差降低了5%~10%。      

压电周期板中耦合禁带影响规律分析

近年来，利用周期结构中弹性波禁带特性减振的研究思路受到了广泛关注。针对以往周期结构难以实现宽频且可调禁带的问题，设计了一种含电路网络的压电周期结构。该结构中的弯曲波和电路网络中的电波通过压电效应可以产生一个较宽的耦合禁带，且通过调整电路参数就可以达到调节禁带位置的目的。首先，为了高效计算该结构的波动特性，开发了适用于压电周期结构的减缩波有限元算法，该算法可以在保证结果准确性的基础上节约90%以上的计算时间。利用该算法研究了压电材料尺寸和形状对耦合禁带性能的影响。结果表明:相同电学参数下，随着压电片尺寸的增大，耦合禁带向低频移动，且禁带带宽增加；相同面积下含圆形和方形压电片的机电系统内耦合禁带差异较小，即形状对耦合禁带的分布影响不大。其次，针对不同尺寸和形状的机电系统，设计了电学参数使得在同一频率附近产生耦合禁带，并分析了其性能差异。最后，为了证明耦合禁带的减振效果，设计了一种有限压电周期板模型，其强迫响应的结果证明了耦合禁带对结构内弹性波可以进行有效调控。      

PMSM电流预测控制参数误差量化分析方法

交流永磁同步电机（PMSM）电流环控制性能是制约交流伺服系统性能的关键。电流预测控制拥有更快的动态响应、更低的电流谐波和优良的转矩响应，但该算法依赖精确的电机模型，参数失配会引发稳态电流误差，无法输出额定转矩，进而导致电机转矩输出效率降低。根据永磁同步电机电流预测模型，详细分析了d、q轴电流静差产生的原因，以及电流预测控制对电机参数误差的敏感性，提出了一种参数误差量化分析方法。该方法引入了电机参数偏差因子，量化描述了电机电感、磁链参数误差与电流静差之间的制约关系。通过仿真分析，验证了所提方法的合理性，为高性能永磁伺服电流预测数字控制技术打下了良好基础。