基于机器学习的非定常流场网格自适应

现有针对非定常流场数值模拟的网格自适应方法,通常每隔一段时间步就进行一次网格调整,增加了计算复杂度和精度损失。针对这一问题,本文基于间断伽辽金（discontinuity Galerkin, DG）有限元法提出了结合BPNN(backpropagation neural network)和MMPDE(moving mesh partial differential equation)的非定常流场网格自适应方法。该方法首先采用DG有限元法对Navier-Stokes方程进行非定常计算,得到统计意义上的网格间断量;然后以初始网格和间断量训练BPNN回归模型,用于预测任意位置节点的间断量;接着使用MMPDE变分法移动网格节点,使其符合统计意义的间断量分布;最终通过Laplacian网格平滑法保证网格单元质量。圆柱绕流非定常流场算例的验证结果表明,该方法能够在不改变网格拓扑结构和不增加节点数的情况下完成一次性网格自适应,显著提高了非定常流场数值计算的精度和效率。     

航空装备现场数据可靠性评估方法有效性分析

针对航空高可靠性产品现场故障数据样本量小和经常出现数据删失的问题,分析了平均秩次法与期望-极大值（EM）算法的有效性,给出了这两种方法的适用范围。应用蒙特卡罗仿真方法,在考虑维修的情况下,设计了一种评定可靠性评估方法有效性的仿真方法。该方法以威布尔分布为例,通过飞行年、飞机架数、日利用率的动态变化来模拟产生具有随机删失特点的航空装备现场故障数据,以此来动态驱动样本量和删失比的变化,并分别评估这两种可靠性评估方法的有效性。仿真结果表明,在样本量为10~30时的小样本随机删失数据参数估计中,EM算法应该被优先采用。     

竞争性故障模型可靠性评估的非参数估计方法

针对航空发动机现场数据的可靠性评估面临着小子样与随机删失问题,对可靠性评估中的非参数估计方法进行了对比分析.应用蒙特卡罗方法,在竞争性故障模型下,设计了一种对比可靠性评估方法优劣性的仿真方法.该方法以三重威布尔分布为例,通过模拟产生具有随机删失特点的航空发动机现场故障数据,分别对比4种可靠性评估非参数估计方法的优劣性.最后通过一个工程应用案例验证了模型的有效性.仿真结果表明:在三重威布尔竞争性故障模型下,非参数估计方法的优劣顺序依次是Kaplan-Meier估计、平均秩次法、Herd-Johnson估计、Nelson-Aalen估计.      

PLS-SEM在装备成本估算核心参数中的应用

参数估算法是当前武器装备成本估算的主要方法。TruePlanning软件作为国际主流的参数法成本估算软件,其核心参数是制造复杂度（MCPLX）。由于该参数在武器装备发展早期无法准确获取,从而使得TruePlanning软件难以适用于新型武器装备的发展早期阶段。以美军战斗机/攻击机为研究对象,从装备性能参数出发,建立制造复杂度的偏最小二乘法的结构方程模型（PLS-SEM）,并进行参数估计和检验。最终结果显示,所建模型拟合结果的平均相对误差为7.94%,拟合效果好;检验样本估算的平均相对误差为5.94%,预测能力较高,满足于战斗机/攻击机新型号发展早期进行费用估算的要求。这也为中国装备发展早期的费用估算工作开辟了新的思路。     

基于高阶间断伽辽金数值方法的浸没边界法

为了降低复杂边界条件下贴体网格生成难度，近年来基于笛卡尔网格的浸没边界法逐渐成为研究此类问题的主要数值方法之一，然而计算精度和计算效率仍然是此类方法目前面临的挑战。与传统的空间2阶精度的有限体积格式相比，空间精度为3阶或3阶以上的高精度方法具有空间精度高、数值分辨率高、数值耗散小的优点，而作为高精度数值方法之一的间断伽辽金方法在浸没边界方面的应用仍较少。本文将高阶间断伽辽金方法的高精度优势与浸没边界法无需贴体网格的优势结合起来，提出了适用于可压缩流动的高精度浸没边界法。其中边界条件采用体积惩罚方式实现，同时采用牛顿法迭代以及MPI并行提高计算效率，物面的数据重建采用插值点处的逆距离权重（IDW-IP）方法代替高阶格式下多项式插值方法。本文基于笛卡尔网格测试验证了二维定常和非定常情况下的数值模拟效果，并与传统贴体网格的计算结果进行了对比。