氧化铍对铍材微屈服强度的影响

用粒度相同、不同BeO含量的铍粉开展了BeO对铍材微屈服强度（σmys)的研究；结果发现，与BeO含量相比，BeO在铍中的分布状态对σmys的影响更大。在晶界及晶内较小弥散分布的BeO对基体铍有弥散强化作用，使σmys较高；如果BeO较粗大地成簇状聚集在晶界，反而对σmys有不良的影响。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合，形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力，也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点，利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题，并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快，优化精度高，且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题，能够搜索到全局最优轨道。     

一种用于主动流动控制的气泡型微致动器

 面向先进主动流动控制，在国内率先研发了一种基于微机电系统(MEMS)的气泡型微致动器阵列技术。分析了气泡型微致动器用于主动流动控制的原理，阐述了致动器结构及其加工工艺。通过对气泡样件的压力载荷 变形行为的测试，表明其具有较好的线性和较大承载能力。结合不同翼型的风洞试验表明，微致动器作动可以影响翼型表面的压强分布，从而可用于增升等控制目的。     

训练空域动态规划问题数值模拟仿真算法研究

训练空域的动态规划对于提高空域利用率,提高部队训练效率,缓解军民用空矛盾具有重要意义。本文将空域的动态规划问题进行分阶段处理,通过寻求各个阶段的最优方案来使得总的占用时间最短。针对各个阶段的动态规划问题,在分析问题复杂性的基础上,构建了空域规划模型,提出了遗传-离散粒子群算法,通过融合遗传算法中的交叉与变异思想来改善DPSO算法摆脱局部最优解的能力,提高算法的收敛速度和精度。同时为保证种群的多样性,设计了可保证个体可行性的自适应交叉算子和变异算子。最后利用甘特图来表示整个空域规划过程。将改进后的遗传-粒子群算法用于算例,并与遗传算法比较,结果表明该算法获得的结果更优且收敛速度更快。     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

基于MAV形变控制的鼓包装置几何分布优化

 提出了在微型飞行器(Micro Air Vehicle —MAV) 表面安装鼓包控制装置进行姿态控制的思路,针对某无尾MAV ,研究了单点鼓包凸起对气动力、气动力矩的敏度影响;以此为基础,选择了4 个鼓包控制组及相应候选控制点,利用遗传算法进行了气动、控制学科的并行优化,并对优化设计方案的控制响应特性进行了分析,表明方案可行。     

生物制造--一种新型微/纳米制造技术

叙述了生物制造新技术产生的背景、发展框架与最新进展,并展望了生物制造的未来.     

空气动力学发展中值得关注的一些问题

本文阐述了空气动力学研究的特点；分析了21世纪初空气动力学面临的形势，提出了空气动力学发展中值得关注的一些问题，包括新流型的研究与先进气动布局、流动控制与增升减阻、流动的逢适应控制与智能化空气动力学、低雷诺数流动与微流体力学、等离子体减阻技术、等离子体隐身与电空气动力学、机载激光武器的发展与气动光学等。     

遗传算法在试飞科目最优排序问题中的应用

以试飞科目间总的过渡耗油、耗时最省为性能指标，应用基于生物界自然选择机制和自然遗传机制的遗传算法，对试飞科目的最优排序问题进行了研究。介绍了遗传算法用于组合优化问题的基本原理和技术方法，根据试飞科目的最优排序问题的特点，构造了适当的适应度函数，对选择算子、交叉算子等进行了改进，充分利用了谝算法的工程性强、应用范围广等特点。仿真计算所得结果表明，应用遗传算法合理安排试飞科目次序，,可节省试飞耗油、耗时、减少试飞成本，提高试飞效率。     

磁罗盘和陀螺航向信息融合技术

本文提出了一种改进的补偿滤波方法以消除磁罗盘中的低频干扰。仿真结果表明，在较长的时间内，采用改进的补偿滤波方法可以使磁罗盘较好的抵御低频干扰和高频干扰的影响，从而使航向估值误差和位置误差均较小。