终端区空中交通流到达模式识别

为了实现对终端区空中交通流到达情况更加准确的分析,针对目前常用的流量统计方法中所存在的问题,提出了交通流到达模式概念,并对基于聚类思想的到达模式识别方法进行了研究。在对交通流到达时序数据提取的基础上,利用基于免疫优化算法的聚类方法实现了对交通流到达模式的识别。对交通流到达模式特征进行了分析,并结合滑动时间窗算法提出了交通高峰小时及峰值流量计算方法。通过实例分析证明了方法的可行性与准确性。     

复合铣整体叶盘通道加工工艺规划分析

首先对开式整体叶盘通道几何特征进行分析,在宽度和深度上对通道加工空间进行计算,从轴向和径向进行切削加工性分析;通过偏置面求解及其延伸面求解,进而确定可加工区域;在对比分析各种铣削方法基础上,优选复合铣削数控刀具,明确通道复合铣加工方法以及流程,为后续开式整体叶盘通道加工工艺优化打下基础。     

浅谈基于IPDT的民用飞机重量控制技术

在民机研制过程中,有效地实施重量控制对于项目的成功非常关键。飞机超重不仅会导致设计和运营成本的增加,也将无法实现既定的商载和航程等设计指标。从各部门与重量控制工作的联系出发,结合某型民用飞机的设计实践,介绍了产品联合研发团队(IPDT)模式下重量控制的工作内容、工作流程和常用的减重方法,为民机的重量控制工作提供借鉴和参考。     

飞机静力试验中机翼的载荷分配研究

针对飞机静力试验加载的问题,为使得试验加载力反映飞机受力特性,由载荷分配前输入的典型剖面上剪力、弯矩、扭矩推导出相邻剖面之间的剪力、弯矩、扭矩,通过构造带内力约束的拉格朗日极值函数求出试验加载力,将载荷分配前输入的内力与试验载荷分配后产生的内力进行对比分析,可以得出:通过构造带内力约束的拉格拉日极值函数法分配得到的试验载荷符合载荷的传递,能够满足飞机静力试验加载的要求,可以用于飞机静力试验的加载。     

基于粒子群算法的极短弧定轨

针对经典的初轨计算方法在极短弧定轨中不适用的情况,建立了一种基于粒子群算法的极短弧(TooShort-Arc,TSA)定轨的计算方法。该方法将问题转化为两个三变量的分层优化问题,采用(a,e,M)作为优选变量,在保持问题维数较低的同时,实现了计算结果和观测资料的解耦。由于实测资料处理中的野值剔除方法不适用于粒子群算法,所以,采用稳健估计法,通过在适值函数中使用最小中值二乘准则,实现了稳健的极短弧计算方法。同时,应用MATLAB计算软件,选用缺省参数实现该算法,以进行数据验证。基于实测数据的数值验证表明,方法对于近圆轨道目标30s以下的弧段仍可以获得有效的结果,10s弧段误差仅为16km。此精度满足后续处理的需要,且方法稳健,具有很高的崩溃点。     

基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法

针对基于Kalman滤波的PSO算法在设计与应用过程中存在的不足,提出了基于自适应Kalman滤波的改进PSO算法。利用粒子群状态空间Markov链模型,建立粒子群系统状态方程;采用粒子的速度和位置作为观测量,构建观测方程;引入记忆衰减因子动态调整Kalman滤波模型参数及噪声方差阵,降低模型误差,提高粒子的位置估计精度。仿真实验表明:改进的PSO算法无论在优化精度、收敛速度,还是在稳定性方面都有很大的改进和提高,这就有效避免了粒子的"早熟"收敛问题;尤其在处理复杂多峰问题上,改进算法表现出很明显的优越性。     

飞行器轨迹优化方法综述

飞行器轨迹优化是飞行器总体设计的关键环节,特别是在现代空间飞行器和高超声速飞行器设计过程中发挥着重要作用.在全面调研国内外现有轨迹优化技术的基础上,提出了飞行器轨迹优化新的分类方式,概述了多种飞行器轨迹优化的原理和应用,并详细分析了各自的优缺点和发展趋势.最后介绍了现在实际应用的多种轨迹优化软件.     

基于快速性能计算算法和序优化的卫星星座构型设计研究(英文)

卫星星座设计是一个复杂耗时的仿真优化设计问题。本文首先介绍了一种利用Hermite插值算法计算卫星星座性能指标的快速算法,用来减少计算复杂度和时间,并且基于快速算法建立了星座构型优化模型。其次引进了序优化理论,用来缩减搜索空间。针对星座优化问题,详细阐述了序优化所涉及到的精确和粗糙模型、有序性能曲线、选择规则和选择集合。通过对卫星导航星座和天基目标监视星座系统的仿真表明序优化理论对处理卫星星座优化设计问题是有效的。     

基于网格变形的伴随方法在翼型优化中的应用

进行了基于网格变形的伴随方法在翼型气动优化设计中应用的研究。随着集成了伴随方法的流场求解器的普及和效率的不断提高,采用梯度法进行翼型气动优化设计的主要计算花费逐渐由计算梯度对流场变量的敏感度（或流场敏感度）转变为计算梯度对网格变形的敏感度（或网格敏感度）,后者的求解通常采用有限差分方法,计算花费较高。在传统伴随方法（或流场伴随方法）的基础上,引入了基于网格变形的伴随方法（或网格伴随方法）,采用网格伴随方法计算梯度,可以大幅度减少梯度计算花费,提高翼型气动优化设计的效率。     

未知时延系统的全局优化辅助变量辨识

对于未知时延系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（SNLS）辨识方法。为了降低收敛于局部最小的可能性,消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,利用全局优化理论,引进辅助变量,推导了全局优化的辅助变量（GOIV）辨识方法。仿真试验验证了算法的有效性。