基于本征方程的柔性机翼非线性颤振分析

柔性机翼在气动载荷作用下常常会产生较大的变形,颤振特性会随之发生变化,针对此问题线性理论常常难以进行合理的预测。以几何精确本征梁模型建立了机翼的运动方程,耦合ONERA-EDlin非线性气动模型,建立了柔性机翼的非线性气动弹性分析模型。利用Newton-Raphson和Backward-Differentiation-Formula(BDF)分别求解机翼的静态变形和动态响应,基于机翼平衡位置附近的线性化方程来判断系统的稳定性,进而确定颤振临界速度。通过算例验证了模型的准确性,并分析了不同刚度、后掠角、机翼安装角等参数对颤振速度的影响。     

基于CE-PF算法的舰载机离场调度优化问题

甲板作业调度研究是提升航母战斗力的关键技术,而其具有时间、空间与资源受限的复杂约束调度问题已被证实为NP-hard。根据舰载机出动离场调度优化问题的特点,将其抽象为零缓存区混合流水车间调度模型,建立包含飞机避碰等约束的混合整数规划模型。提出一种交叉熵与作业剖面匹配(CE-PF)算法用于问题求解,并给出了算法流程架构。交叉熵算法通过高斯采样完成启发式规则下的工件分组,作业剖面匹配算法完成分组工件的任务排序、作业编排及约束检查等调度设计,Gap逼近算法进行目标值评估、精英种群选择、抽样参数更新及收敛判定。通过算例仿真,验证了CE-PF算法求解离场调度优化问题的有效性;灵敏度分析表明起飞模式和空间约束对出动效能影响较大。      

基于边际-人工蜂群算法的舰载机机群出动保障人员配置-调度联合优化方法

保障人员配置和保障作业调度是舰载机机群出动保障任务决策的2项核心内容。针对复杂甲板作业约束条件下保障人员配置-调度联合优化的实际问题，首先，系统分析舰载机机群出动保障流程约束、出动时限约束、保障人员约束、保障设备约束、工位空间约束和资源供给能力约束。其次，以保障人员数量和负载方差和最小化为优化目标，建立了混合整数规划模型，进而提出了基于边际-人工蜂群（ABC）算法的两层优化决策架构。上层决策模型基于边际优化算法对保障人员配置方案进行迭代优化，下层决策模型采用改进的双向人工蜂群算法对舰载机机群出动保障任务调度进行优化。最后，通过典型算例验证了所提模型和两层优化机制的可行性与有效性。      

考虑人机匹配模式的舰载机甲板机务勤务保障调度算法

舰载机甲板机务勤务保障是全周期起降保障作业的关键环节,为提升机群保障能力并减轻传统人工制定保障计划的负担,研究了多类人机匹配模式下舰载机甲板机务勤务保障调度算法。首先,系统分析机务保障所采用的单机机组模式、大机组模式和一体化联合保障模式等人机匹配模式,基于保障流程约束、资源转移和保障范围等各类资源约束,面向实际保障需求,以机务勤务作业完工时间、保障人员累积转移时间和闲忙比方差和为优化目标,建立了适用多类人机匹配模式的舰载机甲板机务勤务保障调度模型;其次,将机务勤务保障调度问题抽象为典型的资源受限项目调度问题,基于考虑资源转移的串行调度机制,设计了双种群遗传算法,对调度模型进行优化求解;最后,保障场景案例实验表明,调度模型和算法可实现不同人机匹配模式下的机务勤务保障优化,显著提升各项保障目标。在同等条件下,一体化联合保障模式具有更高的保障效率和较好的人员负载均衡性,且该优势随着转移入场飞机数量的增加而增加,而人员累计转移时间最长;单机机组保障模式的优缺点与一体化联合保障模式相反,大机组保障模式则介于两类模式之间。     

舰载直升机保障作业能力评估方法

针对两栖攻击舰舰载直升机保障作业能力评估,构建多级指标体系,采用多专家序关系法确定指标权重,利用模糊评价模型对两栖攻击舰直升机保障作业能力进行评估,并运用建立的模型方法进行实例计算,为舰载直升机保障作业能力评估分析提供了新的思路。     

多因素影响下舰载机备件需求的组合预测

舰载机列装时间较短,备件的样本数据较小,而且保障中受起落次数、飞行强度、海洋恶劣环境等因素影响较大。针对舰载机这一系列保障特点,选用了对多因素影响的小样本有较好预测效果的 BP神经网络、GM(1,N)预测模型和 SVM回归预测模型 3种预测方法,建立基于 IOWA算子的组合预测模型,以误差平方和为准则对数据进行分析,并利用 Matlab工具箱进行优化计算,从而得出最优组合预测结果。实例分析结果验证了该组合预测模型 的科学性和优越性。