低HSI噪声旋翼桨尖外形优化设计方法

建立了一套基于计算流体力学(CFD)/FW-H_pds方程(Ffowcs Williams-Hawkings equations with penetrable data surface)的气动噪声预估技术和组合优化算法的低噪声旋翼桨尖平面外形设计方法。首先,采用积分形式的可压雷诺平均Navier-Stokes(RANS)方程作为旋翼流场求解控制方程,围绕旋翼流场的网格采用嵌套网格方法生成。在优化过程中,桨叶网格生成采用提出的高效参数化的网格自动生成方法。在建立的CFD方法求解基础上,采用基于可穿透旋转积分面的鲁棒性较好的FW-H_pds方程来求解旋翼高速脉冲(HSI)噪声。然后,以降低旋翼HSI噪声为目标,以旋翼悬停气动性能为约束,提出具备前掠-后掠-尖削等组合特征的桨尖外形方案并进行优化分析。将基于拉丁超立方(LHS)方法和径向基函数(RBF)的代理模型方法耦合到遗传算法过程中,建立了一种高效的组合优化算法。在当前的计算状态下,优化后的桨尖外形的负压峰值相比于矩形桨叶降低了58.4%,优化后的桨叶有效地减弱了旋翼桨尖区域的跨声速"离域化"现象,因此可以降低旋翼HSI噪声特性,同时可以减弱旋翼桨尖涡强度达30%,旋翼悬停性能提高了2%~3%。     

Parallel algorithm and its convergence of spatial domain decomposition of discrete ordinates method for solving radiation heat transfer problem

To improve the computational efficiency and hold calculation accuracy at the same time,we study the parallel computation for radiation heat transfer. In this paper, the discrete ordinates method(DOM) and the spatial domain decomposition parallelization(DDP) are combined by message passing interface(MPI) language. The DDP–DOM computation of the radiation heat transfer within the rectangular furnace is described. When the result of DDP–DOM along one-dimensional direction is compared with that along multi-dimensional directions, it is found that the result of the latter one has higher precision without considering the medium scattering. Meanwhile, an in-depth study of the convergence of DDP–DOM for radiation heat transfer is made. Analyzing the cause of the weak convergence, we relate the total number of iteration steps when the convergence is obtained to the number of sub-domains. When we decompose the spatial domain along one-,two- and three-dimensional directions, different linear relationships between the number of total iteration steps and the number of sub-domains will be possessed separately, then several equations are developed to show the relationships. Using the equations, some phenomena in DDP–DOM can be made clear easily. At the same time, the correctness of the equations is verified.     

基于人工蜂群算法的航空发动机参数自整定PID控制

针对航空发动机PID控制器的参数寻优问题,提出基于人工蜂群算法(ABC)的航空发动机PID控制器参数自整定的方法。利用人工蜂群算法实现容易、计算简洁、寻优性能好、鲁棒性强的优点,优化PID控制器参数,以改善控制系统性能。考虑到可能存在的执行机构输出量的极大超调,融入执行机构输出的超调量惩罚机制,改进目标性能函数,有效避免了可能存在的发动机供油量极大超调现象。对涡扇发动机在地面和高空稳态工作点的增量形式的线性化数学模型进行了仿真验证,结果表明优化效果良好,转速阶跃响应反应迅速且超调量小,同时供油量也没有出现大的超调,验证了所提方法的有效性和实用性。     

基于遗传算法与评估模型的飞行载荷实测研究

为了得到飞行载荷实测所需的最优载荷方程,建立了可表征载荷方程数学意义和物理意义的评估模型,与遗传算法(GA)结合,以载荷方程评估驱动载荷方程建立,形成一种新的载荷方程建立方法——EMGA。通过建立某机翼根部剪力方程,比较了穷尽搜索(ES)法、传统GA和EMGA所建载荷方程的评估模型参数。最后将3种方法建立的方程用于飞行载荷实测。结果发现:和其他两种方法比较,本文提出的EMGA可得到最优的载荷方程;EMGA测得的飞行载荷分散性小,最优载荷方程的测量结果可作为最终的飞行载荷。     

基于Taguchi方法的转子系统动力学容差设计

提出了基于Taguchi方法的转子系统动力学容差设计理论.从结构的动力响应要求出发,以Taguchi方法为基础,对结构的制造及装配容差进行动力学容差设计,减小结构在制造过程的设计参数不确定和安装工艺不确定影响下其动力响应的波动.该设计过程为:①通过正交试验及方差分析完成参数设计,初步确定符合要求的参数设计值组合;②确定容差设计的初始设计值及初始设计范围,确定目标函数,形成多目标优化问题;③利用遗传算法对多目标优化问题进行解算,得到容差设计结果.对某型双转子航空发动机具有初始不平衡量轮盘的安装工艺进行了容差设计.设计表明:具有初始不平衡量的轮盘在装配时通过控制不平衡量的幅值及相位角差的搭配可有效降低支承振动响应,设计后支承最大振动响应合格率由17.7%提高至97%,验证了该设计理论的可行性.     

复合材料参数化桨叶的动力学减振优化设计

为了进行桨叶动力学优化设计,建立面向工程设计的复合材料多闭室C型梁桨叶剖面参数化模型,实现了桨叶剖面气动外形、内部结构组件、复合材料铺层设计的参数化,并提出了一种保持C型梁纤维面积恒定的参数化设计方法.采用全局寻优能力较强的多种群遗传算法(MPGA),集成参数化设计模型与旋翼有限元气动弹性综合分析模型,通过桨叶各剖面结构组件的参数优化实现了旋翼动力学减振.算例给出了"海豚"直升机桨叶剖面特性实测值与参数化桨叶模型计算值的对比,整体误差不超过3%,并用该参数化模型对桨叶进行动力学减振优化,实现了旋翼加权优化振动载荷系数减小4.15%,经过优化后桨叶的配重位置更加分散,有利于缓解桨叶内部应力/应变突变;而且部分配重分配到桨尖,提高了旋翼的自转惯量,增加了旋翼自转下滑的安全性.     

二次空气系统一维非定常计算方法

研究了燃气轮机二次空气系统的非定常计算方法.通过将整个二次空气系统划分为两部分,特征"长"元件以及局部损失元件.特征线法用于单个特征"长"元件的求解,通过将连续方程、动量方程、能量方程构成的偏微分方程组转换为常微分方程组并联立求解,可以充分考虑内部流动与换热的相互影响;基于压力修正的流体网络法则用于由多个局部损失元件组成的局部流体网络,首先对动量方程组进行求解,进而对各自的能量方程进行求解.如何在采用这两种方法进行求解的上述两类元件之间进行数据交互将被讨论.此外,所提出的时间步长定义方法以及改进的元件计算模型使得二次空气系统的非定常分析得以实现.计算程序经与某系统定常实验数据及单个元件的非定常计算数据进行对比,在10s的计算时间内,基于特征线法得到结果与CFD数据偏差达到10.2%,结果表明该计算程序可以满足二次空气系统非定常计算的要求.     

Uncertain multiobjective redundancy allocation problem of repairable systems based on artificial bee colony algorithm

Based on the uncertainty theory, this paper is devoted to the redundancy allocation problem in repairable parallel-series systems with uncertain factors, where the failure rate, repair rate and other relative coefficients involved are considered as uncertain variables. The availability of the system and the corresponding designing cost are considered as two optimization objectives. A crisp multiobjective optimization formulation is presented on the basis of uncertainty theory to solve this resultant problem. For solving this problem efficiently, a new multiobjective artificial bee colony algorithm is proposed to search the Pareto efficient set, which introduces rank value and crowding distance in the greedy selection strategy, applies fast non-dominated sort procedure in the exploitation search and inserts tournament selection in the onlooker bee phase. It shows that the proposed algorithm outperforms NSGA-II greatly and can solve multiobjective redundancy allocation problem efficiently. Finally, a numerical example is provided to illustrate this approach.     

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。