基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案，是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法，综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标，并应用模拟退火框架改进探索策略，提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明，与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比，本文提出的改进Q学习算法效率更高，所生成重构蓝图质量更高。     

可压缩多介质流动问题的高精度数值模拟方法

在可压缩流动问题的数值模拟领域,激波的高分辨率计算已取得重要进展。但是包含物质界面的可压缩多介质流动的数值模拟还存在诸多数值挑战,主要表现为界面处数值耗散过大和非物理振荡等问题。界面处流体性质的不连续性是造成可压缩多介质流动问题物理建模与数值方法困难的主要原因。为了建立一套高效的可压缩多介质流动问题的高精度数值模拟方案,本文从数值框架的选择、非守恒方程相容离散、高精度有界格式构造、界面压缩、界面-单介质分区计算方法等多个维度出发,综述近几年我们在可压缩多介质流动问题高精度数值模拟方法方面的研究进展。通过上述多个维度的工作,我们建立了一套适用于可压缩多介质流动问题的低耗散、基本无数值振荡的高精度欧拉数值方法,并成功应用于可压缩多介质大变形流动和界面不稳定性诱导湍流混合等问题的数值模拟。相关数值方法研究成果已集成至武器物理等领域工程数值模拟软件中,为相关工程任务提供了重要技术支撑。     

燃油离心泵多目标优化设计及仿真分析

针对燃油离心泵高效、高抗汽蚀优化设计问题,进行了基于损失模型和SQP算法下的多目标优化设计并进行了仿真应用。首先,考虑叶轮、蜗壳等通流部件内的水利损失、容积损失以及机械损失,建立表征离心泵效率的综合损失模型；结合基于必须汽蚀余量计算下的汽蚀表征函数以确定离心泵多目标函数。进而,利用SQP算法构造合理的适应度函数,结合约束条件确定离心泵多目标优化设计的数学模型。其次,对某型燃油离心泵进行基于SQP算法的优化设计并与其他常用优化算法进行对比。可以看到：各优化算法的最优结果几乎相似,但SQP算法对多维非线性方程组优化求解所用的迭代步数相对较少。最后,利用CFD技术进行仿真及外特性预测,以验证基于SQP算法下燃油离心泵多目标优化设计的有效性。结果表明：相比传统方法设计的原型离心泵,基于SQP算法优化的离心泵内流场压力分布相对均匀,流动损失更低,且进口流动有利于抗汽蚀性能；从外特性结果来看,基于SQP算法优化的离心泵高效工作区域相对宽广,必须汽蚀余量相对较低,抗汽蚀性能有所改善。     

考虑燃料消耗均衡性的低轨通信星座在轨星座构型重构方法研究

针对低轨（low earth orbit,LEO）通信星座在轨重构问题，分析了低轨通信星座的特点，提出了4个重构指标，即全球平均覆盖率、燃料消耗均衡性、重构总时间和重构总速度增量，并分析了提高轨道高度的重构方式。采用基于分解的多目标进化算法（multiobjective evolutionary algorithm based on decomposition，MOEA/D）对重构进行建模分析。结果表明，模型优化结果可以得出多组最优解，构成帕累托前沿，并得出燃料消耗均衡性最优的解，针对两种失效模式得出的重构总时间均为3.6×105s，速度增量方差分别为261.4m2/s2和293.4m2/s2，这些解均可恢复星座原有的覆盖性能，并使燃料消耗最为均衡。     

基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法

针对空天飞行器应用传统数值预测校正再入制导算法实时性不佳的问题，提出一种基于Kalman滤波的预测校正制导算法。该算法采取四阶多项式拟合速度-高度飞行剖面，利用Kalman滤波估计选定的速度点对应的高度，得到满足再入走廊及航程要求的拟合系数。在此基础上，减少一个终端约束，增加一个待估计剖面参数，可实现对再入过程飞行时间的调节。研究发现，再入过程中通过在线辨识修正不确定性参数能够提高制导指令的适应性；飞行末段利用跟踪参考剖面制导可有效避免飞行速度与终端速度接近时发生拟合系数求解发散的问题。多组不同再入条件下的算例仿真结果表明，基于Kalman滤波的空天飞行器再入制导算法实时性好，制导精度高，能够实现飞行时间可控，具有较强的鲁棒性和工程应用潜力。     

飞行器径向连接螺栓振动断裂分析

应用有限元分析结合试验数据，获得随机振动环境下飞行器径向连接螺栓的载荷功率谱密度（PSD）；采用基于弯曲效应的载荷与应力的线性关系，获取螺栓头根部的名义应力功率谱密度；基于Dirlik经验公式，获取应力随机过程的峰值概率密度函数和预期波峰数，联合Miner线性累积损伤模型及经应力集中系数修正的材料S-N曲线，评估径向连接螺栓头根部振动疲劳寿命，获得的结果与试验螺栓头断裂现象符合，并确定螺栓断裂原因为低频共振疲劳。     

适用于多迎角结冰试验的混合翼型设计

为突破结冰风洞对翼型模型尺寸的限制,提出了一种新的混合翼型设计方法,可使用一套混合翼型模拟原始翼型在不同迎角下的结冰试验,弥补了以往混合翼型只能在单个设计迎角下使用的缺陷。方法采用多段翼的形式设计混合翼型,以多目标迎角等结冰试验条件作为设计输入,优化设计主翼外形和襟翼的位置、偏转角度,利用襟翼位置和偏转角度的变化实现混合翼型和原始翼型前缘表面的压力系数在不同迎角下能够保持一致,继而保证前缘结冰外形的一致性。设计的混合翼型较原始翼型弦长减小接近40%,在冰风洞中对混合翼型和原始翼型在目标结冰条件下进行试验,对比结果显示,在选取的多个目标迎角下,混合翼型和原始翼型二维截面的结冰外形基本一致,提出的混合翼型设计方法能够有效的模拟原始翼型在不同迎角下的结冰外形。     

基于损伤权重的混合多钉连接件疲劳寿命预测方法

复合材料与金属材料混合多钉连接形式是当代飞机结构中最常见的连接形式，因此对于混合多钉连接件疲劳性能的研究有助于提高对飞机结构疲劳损伤的认知。针对以Ti-6Al-4V钛合金为螺栓的ZT7H/QY9611碳纤维增强树脂基复合材料连接板与30CrMnSiNi2A金属连接板混合多钉连接结构进行数值分析和试验研究。利用有限元方法，分别对复合材料和紧固件进行疲劳损伤预测，估算复合材料连接板上螺栓孔附近的损伤，依据复合材料和紧固件的损伤量所占权重，提出了以紧固件分布和复合材料连接板铺层层数为参数的经验公式，进而有效提高混合多钉连接结构疲劳寿命的预测精度。利用试验结果将螺栓孔损伤形式进行分类讨论，探索混合多钉连接件的损伤演化方式；利用C扫描技术得到复合材料分层损伤结果，与模拟结果进行对比分析，进一步解释了模型的合理性。与试验结果对比可以看到，考虑损伤权重的寿命预测值与试验值的对数误差仅为1.1%，相对于不考虑损伤权重方法的8.4%的对数误差，该模型寿命预测精度显著提高。     

BP神经网络预测复合材料热压罐成型均匀性

复合材料热压罐成型过程中的固化度差值是复合材料固化度均匀性的主要表征参数之一。基于3层BP神经网络，以复合材料双平台固化工艺曲线的加热速率、保温时间和保温温度为输入参数，建立了成型过程任一时刻最大固化度差值的快速估算模型。仿真复合材料热压罐成型过程，得到最大固化度差值作为试验样本数据，对BP神经网络进行训练，训练结束后对该模型的准确性进行验证。结果表明:该BP神经网络估算模型准确性和效率较高，为复合材料热压罐成型最大固化度差值的估算提供了一种快速有效的新方法。      

具有复杂围护结构光学窗口的传热特性分析

针对具有复杂围护结构光学窗口传热特性,建立了高热流作用下的光学窗口及其复杂围护结构的辐射-导热传热模型,分别讨论了窗口的辐射半透明、光谱选择性、外部加热热流以及窗口尺寸对其瞬态温度响应的影响。结果表明,忽略窗口半透明特征会产生最大31.4%误差,忽略光谱选择性会产生最大40.4%误差;窗口外部气动加热热流影响显著,温度响应随热流的增大而急剧增大;窗口厚度对其传热特性的影响较大,随着厚度的增大窗口温度响应减小;而窗口半径产生的影响可忽略不计。