翼身融合布局客机总体参数分析与优化

在翼身融合布局客机总体设计阶段，为评估设计方案的总体性能，建立了翼身融合布局客机总体参数综合分析与优化平台，该平台以翼身融合布局客机的几何参数为输入，完成动力、几何、重量、气动、性能和经济性等模块分析，并以此为基础建立优化设计模型。为快速评估设计方案的性能及优化设计效果，动力分析模块采用了部件级分析模型，重量分析模块采用半经验估算方法，气动分析模块采用面元法结合工程估算方法，性能分析模块采用简化运动学方法，优化模型采用可并行计算的子集模拟优化算法。以某555座级翼身融合布局客机方案为例，应用开发的分析与优化平台，完成了总体参数分析，结果表明分析模型合理。在此方案的基础上，以客机的外形参数和发动机海平面最大推力为设计变量，分别建立了以最大起飞重量最小为目标的单目标优化，以及同时以直接使用成本和进场速度最小为目标的多目标优化，单目标优化结果最大起飞重量降低了约7.17%，多目标优化结果表明直接使用成本降低8.77%的同时进场速度会增加3.32%。     

改进人工蜂群算法及其轴流压气机优化应用

为了探索更优的全局优化算法并将其应用于轴流压气机气动优化上，将标准人工蜂群（ABC）算法中采蜜蜂和观察蜂探索新蜜源的方式进行改进，从而更好地利用总体蜜源的探索信息，得到改进人工蜂群（IABC）算法。经基准函数测试表明，改进算法既能提升全局寻优能力，又能加快收敛速度。采用IABC算法和经过校核的CFD数值方法搭建优化平台，对单级跨声速轴流压气机Stage35进行优化。优化变量为动叶和静叶径向6个截面的弯、掠、前缘重弯值和尾缘重弯值，以流量和压比相对变化保持在0.5%以内为约束条件，以提高绝热效率为优化目标。结果表明：在设计转速下，优化后设计点绝热效率提升0.83%，全工况范围内平均绝热效率提升2.0%，同时喘振裕度提升1.0%，验证了IABC算法在轴流压气机优化中的有效性。     

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

拓扑优化方法在航空用钣金零件设计中的应用

为了满足航空产品高载重量及低耗油率的要求,采用拓扑优化技术对航空用钣金零件进行结构优化,实现了钣金零件强度高和重量轻的指标.案例分析表明,在航空用钣金零件初始设计阶段引入拓扑优化方法,会比设计过程中单纯使用结构尺寸优化和形状优化获得更大的经济效益.     

多状态空间信息网络拓扑生成优化算法

依据空间信息网络（SIN）高动态性的特点，并考虑卫星工作的多状态特性，兼顾星间通信时延和拓扑抗毁性的要求，研究了多状态下空间信息网络拓扑生成及动态优化的问题。根据卫星星座的周期性，建立了一种卫星网络的拓扑周期表。综合卫星的可视性和连接度等约束条件，以网络平均和最大时延作为通信性能的优化目标，建立拓扑的多目标优化模型。提出一种改进的多目标模拟退火（IMOSA）算法，求解全局时延最优的卫星拓扑，并在考虑多状态情况下对链路进行优化，以满足网络高动态性。最后基于具有66颗低轨（LEO）的铱星星座进行仿真，研究表明：针对多状态条件下的铱星星座，该算法最大化减小了通信时延，得到抗毁性良好的拓扑结构，通信性能较之原有静态拓扑明显得到改善。     

Influence of TiB2 particles on machinability and machining parameter optimization of TiB2/Al MMCs

In situ formed TiB₂ particle reinforced aluminum matrix composites (TiB₂/Al MMCs) have some extraordinary properties which make them be a promising material for high performance aero-engine blade. Due to the influence of TiB₂ particles, the machinability is still a problem which restricts the application of TiB₂/Al MMCs. In order to meet the industrial requirements, the influence of TiB₂ particles on the machinability of TiB₂/Al MMCs was investigated experimentally. Moreover, the optimal machining conditions for this kind of MMCs were investigated in this study. The major conclusions are: (1) the machining force of TiB₂/Al MMCs is bigger than that of non-reinforced alloy and mainly controlled by feed rate; (2) the residual stress of TiB₂/Al MMCs is compressive while that of non-reinforced alloy is nearly neutral; (3) the surface roughness of TiB₂/Al MMCs is smaller than that of non-reinforced alloy under the same cutting speed, but reverse result was observed when the feed rate increased; (4) a multi-objective optimization model for surface roughness and material removal rate (MRR) was established, and a set of optimal parameter combinations of the machining was obtained. The results show a great difference from SiC particle reinforced MMCs and provide a useful guide for a better control of machining process of this material.     

面向增材制造的飞行器结构优化设计关键问题

围绕飞行器复杂结构整体构型研制的高性能、轻量化苛刻需求,着重介绍了面向增材制造的结构优化设计面临的系列关键问题以及相关研究成果。分别从面向增材制造的结构多承载环节整体优化建模与性能分析、整体结构多学科性能与功能综合设计方法、跨尺度结构-微结构性能表征与尺度效应的影响机理,以及增材制造工艺对整体结构件性能的影响机理和制造工艺约束4个方面,阐述如何从结构力学与工艺力学角度科学实现最优性能设计与先进增材制造技术的完美匹配与融合。     

高超声速飞行器再入轨迹多目标优化

针对飞行器再入轨迹多目标优化问题,提出了一种基于粒子群算法与层次分析法的综合求解策略。首先,根据飞行器的动力学模型以及再入约束条件,建立了飞行器多目标优化模型;然后,考虑到粒子群算法只能求解无约束单目标问题,采用罚函数处理飞行过程中的约束条件和优化目标;最后,针对不同约束及目标的权重对再入轨迹的影响,利用层次分析法建立包含主观评估信息的优化模型,采用粒子群算法优化求解满足相应约束条件的再入轨迹问题。仿真结果表明,该方法所生成的优化轨迹具有较高的精度和计算效率,并对设计者的主观需求有良好的体现。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。