基于遗传-支持向量机的对置活塞二冲程柴油机气口高度优化

以某对置活塞二冲程柴油机为研究对象,基于一维仿真模型,利用遗传-支持向量机的方法,以油耗为优化目标,进行不同转速工况下进排气口高度组合的自动化寻优。结果表明:在1200r/min下,优化的进、排气口无量纲化高度组合为［0.075,0.105］,所得最小油耗为220.32g/(kW·h);对置活塞二冲程柴油机的气口最优高度应随着转速的提高逐渐增大;且在高转速(大于1600r/min)下,排气口最优高度增加趋势更加明显。      

某航空活塞发动机进气系统优化设计

针对某型航空活塞发动机在节气门100%开度、5 000 r/min工况下各缸排温差异较大的现象,分别建立一维性能仿真模型和三维CFD模型,通过联合仿真分析进气系统内部流动特点,并找出导致排温差异的原因。提出了一种进气系统,计算结果表明:采用改进后的进气系统,在5 000 r/min、节气门100%开度下发动机整机进气不均匀性由原来的20% 降低 6%;当转速高于5 000 r/min时,相比于原机,采用该进气系统后各缸进气量均有所增加,在发动机转速5 500 r/min,外特性工况下平均循环进气量增加19%,单缸循环进气量最大增加34.1%,最小增加12.9%。      

高速1553B智能通用总线测试平台设计

传统的1 Mbps 1553B由于总线带宽受限,在航天测量控制领域正逐步被4 Mbps高速1553B总线替代.一般的高速1553B总线测试仪不具备精准时序控制、动态消息插入和系统故障恢复的功能,难以模拟系统实际工况.因此,通过各模式下总线的初始化配置和数据收发控制,采用SDRAM动态读取和硬件定时触发技术,结合基于心跳...     

小推力最优轨迹协态估计的高效机器学习方法

针对变比冲小推力轨迹间接优化中的协态变量初值猜测问题,提出了一种基于机器学习的协态变量初值高精度高效估计方法。首先,基于标称最优轨迹延拓,建立了状态量边值高扰动上限情形下的数据集生成方法,并分析了扰动上限对求解效率的影响。然后,构建了基于位置速度、轨道根数和改进春分点轨道根数多形式状态量组合输入的人工神经网络(ANN)映射关系,分析并优化了神经网络结构。将提出的方法应用于深空探测小推力转移场景,仿真结果表明该方法相对于标称轨迹直接扰动的数据集生成方法及单一形式状态量输入的人工神经网络映射方法,均有效地提升了求解收敛率,能够高效高精度地估计协态变量初值,实现轨迹快速优化。     

基于深度神经网络的变比冲小推力交会实时最优控制（英文）

针对燃料最优交会问题,提出了一种基于深度神经网络的实时控制方法。首先,发展了面向燃料最优交会问题的轨迹反向生成方法,该方法基于现有的反向生成思想进行二分法迭代,以满足反向积分的两个截止条件。然后,构造了一种适用于变比冲模型的深度神经网络结构,并将网络的输出控制分为推力输出和比冲输出。提出了先学习最优比冲,然后根据比冲的实际上下限约束对其进行限制以获得比冲输出的方法。进一步,通过设计增强容错深度神经网络以提高交会任务末端接近段的鲁棒性。最后,通过对地球至阿波菲斯小行星和地球至火星的任务仿真,验证了所提方法的有效性和高效性。