发动机故障诊断经验影响系数的定量化问题

本文提出了根据发动机故障样本建立故障方程的方法。发动机经验故障方程是不同于发动机小偏差方程的另一类故障方程,它为发动机故障诊断提供了一条简便易行的途径,并且使发动机故障诊断范围扩展到气路分析方法难以适应的场合。文中讨论了经验故障方程的建立方法及其在发动机故障诊断中的应用,给出了利用经验故障进行发动机故障诊断的实例。     

离心压气机通流/造型/CFD参数化优化设计集成反问题方法

在自主开发的离心压气机通流/造型反问题设计程序的基础上, 发展了一套离心压气机的通流/造型/CFD于优化设计程序系统下集成的反问题方法, 建立了离心压气机的参数化优化设计平台.采用“试验设计+响应曲面模型+近似优化”的快速优化算法, 对一个10 daN推力级微型涡喷发动机的离心压气机进行了多准则气动优化.结果表明, 这种过程集成的快速优化方法是很有效的.      

冲击加多斜孔双层壁对流与冲击换热优化研究

对冲击加多斜孔双层壁孔内对流和冲击换热这两部分冷却达到最大进行了优化.冲击加多斜孔双层壁结构中单位面积冲击孔数量和多斜孔数量比为1∶3, 多斜孔倾角为30°.本优化属于混合约束优化, 采用序列无约束极小化方法进行优化.通过计算分析, 得出了在冲击加多斜孔双层壁在压力降和单位面积冷却气量一定条件下的优化结果, 存在冲击换热和多斜孔内换热的最佳分配, 该结果对指导冲击加多斜孔双层壁设计有指导意义.      

基于物理规划的拦截弹反设计优化方法

提出了基于物理规划的拦截弹反设计优化方法,建立了拦截弹多学科系统分析模型,依据文献报道的拦截弹技术参数,通过技术分析,将拦截弹作为"灰箱"系统处理,通过反设计优化研究,得到了合理的拦截弹性能参数.      

含硼推进剂固冲发动机补燃室响应面优化设计

影响含硼推进剂固体火箭冲压发动机补燃室燃烧效率的因素很多,且各因素对燃烧效率的影响很难用精确的解析函数式来表示.首先建立了发动机补燃室内两相湍流燃烧数值模拟模型,然后提出了选用基于正交多项式的响应面方法来解决含硼推进剂固体火箭冲压发动机补燃室结构优化问题.这种方法可以减少为得到近似函数式而对补燃室流场进行计算的次数,能比较方便地对固体火箭冲压发动机补燃室各个参数进行优化与分析.      

基于多目标优化的透平叶栅变工况设计方法

将基于多目标优化方法的变工况设计思想引入到透平叶栅气动优化设计领域, 以能量法为基础, 提出了二维叶栅型线光顺方法和叶栅自动设计参数化方法, 在此基础上进一步结合并行多目标差分进化算法和CFD技术, 发展了叶栅变工况自动气动优化设计方法.对一个透平叶栅选择一亚声速工况和一跨声速工况进行了变工况自动气动优化设计研究.设计结果表明该设计方法能一次性获得适用于不同工况范围的多个气动性能优良的叶栅, 具有优秀的设计能力和工程实用价值.      

ICO多学科设计优化方法

协同优化(CO, Collaborative Optimization)算法在应用中存在计算困难的问题.分析了引起CO算法计算困难的原因;使用L₁范数改进了CO算法的学科一致性约束,避免了学科级目标函数导数的不连续性,并从数学理论上证明了改进的学科一致性约束的收敛性;增加系统级罚函数,使系统级优化问题转化为无约束优化问题;使用快速启动方法,在子系统级优化过程中充分合理利用系统级优化求得的最优解;给出了使用改进的学科一致性约束、系统级罚函数和快速启动方法的ICO(Improved Collaborative Optimization)多学科设计优化方法,较好地克服了CO算法存在计算困难的缺点.标准算例实验结果表明,ICO多学科设计优化方法有效提高了算法的稳定性、可靠性和计算效率.      

基于蚁群算法的多任务导航星座载荷配置

给出了多任务导航星座载荷配置的一套新算法.首先建立了多任务导航星座载荷配置的优化模型;基于任务要求定义并提出了n＋1重覆盖率来评价星座对地面的覆盖性能;蚁群算法(ACA)是一种新型的模拟蚂蚁觅食行为的仿生启发式算法,将蚁群算法运用到载荷配置的优化当中,修正了启发函数及Ant-Cycle模型使它们能够与星座载荷配置的优化相结合;给出了基于该算法的多任务载荷配置优化框图.仿真结果表明蚁群算法快速有效,优化结果满足任务要求.      

高超声速飞行器尾喷管的优化设计

以喷管上壁折转角、下壁长度、舵面长度及其折转角为设计变量,结合遗传算法和特征线法对高超声速飞行器尾喷管进行了优化设计,并对设计变量进行了参数研究.结果表明,所采用的优化设计方法计算效率高且比较准确,特别适合于高超声速飞行器尾喷管的优化设计;所采用的4个设计参数均能有效地影响尾喷管的气动性能,其中喷管上壁折转角和舵面折转角分别对喷管的升力和推力的影响相对明显,对其进行均衡选择方能得到最优的结果.      

对地观测多载荷任务规划的建模与算法

研究了空间对地观测中配备多个有效载荷时的观测任务规划问题。首先建立了该问题的组合优化数学模型,优化指标考虑了科学和经济利益的最大化和各项资源约束;然后应用遗传算法对该问题进行了求解,并与贪婪算法结果进行比较;最后,验证了模型的有效性和算法的优越性。