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。     

An equilibrium multi-objective optimum design for non-circular clearance hole of disk with discrete variables

An Equilibrium Multi-objective Optimization Model(EMOM) with self-regulated weighting factors has been proposed for the optimum design of non-circular clearance hole on the front flange of turbine disk. In the ‘‘equilibrium design", both the stress decrease around the hole and the least hole's profile variation are considered, which balances two ambivalent design goals. Specific discrete variables are applied to realize the standardization design in the optimization process, in which a Surrogate Genetic Coding Algorithm(SGCA) is introduced, and a special check module is used to get rid of repeated fitness evaluation of the samples. The method offers an equilibrium design for the non-circular clearance hole of the turbine disk with great accuracy and efficiency.     

航空齿轮减速器稳健优化设计研究

航空齿轮减速器通常对重量、强度、效率以及可靠性有极高的要求,考虑到其所处工况的随机性、工艺水平的差异性以及材料强度等力学性能参数的波动性,传统的确定性参数优化设计已不能满足工程实际的需求。在传统的确定性优化设计模型的基础上,基于6σ稳健设计基本理论建立齿轮传动系统的多目标稳健设计优化模型,并采用NSGA-Ⅱ多目标优化算法进行求解;以某航空齿轮减速器中单级斜齿圆柱齿轮系统为研究对象进行实例分析。结果表明:本文提出的基于6σ稳健设计理论的齿轮传动系统优化模型充分考虑了不确定性因素对优化的影响,具有一定的工程应用价值。     

基于改进匈牙利算法的航空企业动态调度方法研究

航空零件生产调度时,应尽量满足多目标和实时性的要求。结合某航空制造企业的实际生产情况,提出一种基于"穷尽成对比较"技术和改进匈牙利算法的动态调度方法。首先以航空零件调度时的最大完工时间、生产加工成本以及生产能耗为优化目标,构建柔性作业车间多目标动态调度数学模型;然后利用基于"穷尽成对比较"技术的权重参数调节模型对数学模型中各个目标的权重参数进行实时动态调整;最后以各个目标的加权值为总目标,采用改进匈牙利算法求得工序的最优分配结果。结果表明:与传统的动态调度方法相比,动态调度方法能够有效地提高航空企业的生产效率、减少航空企业的生产加工成本并降低对环境的污染,具有较好的综合调度性能。     

A novel framework for liquid propellant engine’s cooling system design by sensitivity analysis based on RSM and multi-objective optimization using PSO

One of the challenges of combustion chamber and nozzle design in a Liquid Propellant Engine (LPE) is to predict the behavior and performance of the cooling system. Therefore, while designing, the optimization of the cooling system is always of great importance. This paper presents the multi-objective optimization of the LPE’s cooling system. To this end, a novel framework has been developed, resulting from the application of the Response Surface Method (RSM) and the correlation coefficients matrix, sensitivity analysis and the The Particle Swarm Optimization (PSO). based on this method, the input variables, constraints, objective functions, and their surfaces were identified. In terms of multi-optimization algorithms, RSM and PSO are utilized to get global optimum. In conclusion, the methodology capability is to optimize the LPE’s cooling system, 6 percentage increase in total heat transfer and 7 bar decrease cooling system pressure loss, which resulted in a 1.2-seconds increase in the specific impulse of the engine.     

航天器自主导航状态估计方法研究综述

自主导航是航天器自主运行的核心关键技术。状态估计是实现航天器自主导航的核心手段，是指实时确定航天器在轨位置、速度和姿态等导航参数，是航天器自主导航技术的重点发展方向之一。首先，针对航天器自主导航的实际需求，阐述了研究航天器自主导航状态估计方法的必要性，具体从导航系统可观测性分析、导航滤波算法、导航系统误差补偿3个方面介绍了航天器自主导航状态估计方法的研究现状；然后，分析并总结状态估计方法在航天器自主导航系统中的实际应用；最后，结合理论研究和实际应用，给出了状态估计方法目前存在的主要问题并对其后续发展进行了展望。     

考虑输入饱和的固定翼无人机自适应增益滑模控制

针对复杂环境下的固定翼无人机飞行控制问题，考虑输入饱和以及复杂外界干扰的影响，提出一种基于自适应滑模控制方法的固定翼无人机飞行控制策略。首先，对固定翼无人机模型进行介绍，将模型分为姿态子系统和速度子系统；其次，针对姿态子系统和速度子系统的特点以及控制需求，分别采用自适应多变量螺旋滑模和自适应快速超螺旋滑模设计姿态控制器和速度控制器，该策略无需设计干扰观测器对外界干扰进行估计，仍然可以实现固定翼无人机对姿态参考指令和速度参考指令的有限时间精确跟踪，并基于Lyapunov的稳定性分析方法证明了闭环系统的稳定性。最后，对本文所提出的控制策略进行了仿真验证，结果表明该控制策略具有良好的控制性能。     

基于LCMV算法的星载SAR距离模糊抑制方法

距离模糊抑制是星载合成孔径雷达(SAR)系统顶层设计中的关键问题之一.增加天线高度可以抑制距离模糊,但卫星平台往往对天线尺寸有所限制.指出了距离模糊抑制对于提高可视观测带宽度、产生高质量雷达图像的重要性,介绍了距离模糊的数学模型,提出了分布距离模糊度的概念,分析了平均距离模糊度与分布距离模糊度的区别,给出了应用线性约束最小方差(LCMV)算法抑制星载SAR距离模糊的方法.仿真结果证明,该方法在天线高度不变的情况下,不仅能够提高平均距离模糊度,也可以改善分布距离模糊度.     

复合材料格栅结构优化设计中的计算智能技术

针对复合材料格栅结构优化设计多变量、多约束、连续和离散混合变量、高度非线性的难点,提出了用进化神经网络来实现结构设计参数(输入)与结构响应参数(输出)的全局非线性映射关系,以此来代替优化过程中的有限元计算,以提高优化效率.以遗传算法为优化求解器,神经网络屈曲稳定性响应面为主要约束,对复合材料格栅加筋结构进行优化.结果表明,在相同样本数的情况下,进化神经网络可获得比BP网络更高精度的映射模型,具有很强的泛化能力.该方法可以为解决大型复合材料结构优化问题提供一条高效途径.     

基于新型C4D的小管道气液两相流流型辨识方法

基于径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,结合小波包分析技术和K-均值聚类算法,提出一种小管道气液两相流流型辨识方法。首先,利用径向结构的电容耦合式非接触电阻抗检测传感器,获取反映被测流体信息的电阻抗测量信号实部信息和虚部信息。然后,采用小波包分解的信号处理技术将实部信息和虚部信息分别分为4个频率段,提取不同频率范围的能量分布情况,并与各自的均值、方差构成特征向量。最后,利用K-均值聚类算法进行模式分类,建立流型辨识模型。在内径为3.5 mm和5.5 mm的玻璃管道内进行验证实验,实验结果表明,所获得的传感器测量信号能反映流体流动信息,提出的流型辨识技术路线是有效的,流型辨识精度可达88%以上。