气室无磁加热结构研究进展与展望

碱金属气室是原子陀螺、原子磁强计和原子钟等原子测量仪器的核心部件.原子密度主要受加热温度的影响,高均匀性、高稳定性的气室加热结构是保证碱金属原子密度稳定的关键技术,对提升原子测量仪器输出信号的灵敏度至关重要.回顾了目前常用的碱金属气室加热方法,针对加热层、传热层、保温层等组件,梳理和总结了碱金属气室加热结构的发展方向和发展历程,并在此基础上展望了未来碱金属气室加热结构的发展趋势.     

基于模因算法的飞机装配序列规划

针对飞机制造的装配序列规划问题,提出一种基于模因算法的飞机部件装配序列规划方法。在装配优先约束矩阵和非正交干涉矩阵的基础上构建装配规划模型,以飞机零部件间的装配方向和装配工具的差异性来构建适应度函数。在非干涉解空间中进行全局搜索,获得较优的装配规划方案,通过二叉树中序遍历法将较优的方案转化为可行解,再经过交叉操作和变异操作后,在可行解空间内进行局部搜索,最终获取较优的装配方案。以某型号的飞机舱门装配为例,通过与传统遗传算法对比,证实模因算法在飞机装配序列规划中的可行性和有效性。     

基于鸽群优化算法的实时避障算法

为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置，提出一种在改进版圆形扩张（CSE+）法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制，在障碍分布密集时选择最安全的路径，在障碍物分布稀松的环境中，利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外，还引入了搜索树，可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能，在障碍物分布稀松时效果更加明显，且可实现死角检测并能通过狭长通道。      

SAS与PANS模型在圆柱绕流中的应用比较

分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。     

一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法

在群智能算法的改进中，常利用优秀个体加速算法收敛，但对其依赖过度会导致种群多样性和算法全局收敛性下降的现象。对此，提出一种改进X-best引导个体和动态等级更新机制的鸡群算法。首先，在个体更新阶段不仅引入优秀个体加速收敛，并且通过普通个体对优秀个体的影响进行适当平衡，因此，优秀个体与普通个体的信息都能得到利用，进而种群多样性和算法全局收敛性得到提升。其次，通过对等级更新参数进行动态优化，加强了种群等级更新机制对算法收敛的促进作用。最后，经过时间复杂度与收敛性分析，证明了改进算法仍具有简单性和全局收敛性。仿真结果表明:所提出的改进算法较其他对比算法在寻优精度、寻优成功率和收敛速度等方面都具有明显优势。      

基于3D-Winograd的快速卷积算法设计及FPGA实现

近年来，卷积神经网络（CNN）已被计算机视觉任务广泛采用。由于FPGA的高性能、能效和可重新配置性，已被认为是最有前途的CNN硬件加速器，但是受FPGA计算能力、存储资源的限制，基于传统Winograd算法计算三维卷积的FPGA解决方案性能还有提升的空间。首先，研究了适用于三维运算的Winograd算法一维展开过程；然后，通过增加一次性输入特征图和卷积块的维度大小、低比特量化权重和输入数据等方法改善CNN在FPGA上的运行性能。优化思路包括使用移位代替部分除法的方法、分tile方案、二维到三维扩展及低比特量化等4个部分。相对传统的二维Winograd算法，优化算法每个卷积层的时钟周期数减少了7倍左右，相较传统滑窗卷积算法平均每个卷积层减少7倍左右。通过研究，证明了基于一维展开的3D-Winograd算法可以大大减少运算复杂度，并改善在FPGA运行CNN的性能。      

针对旋翼流场模拟的自适应网格算法

针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。      

涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究，将干扰资源调度建模为多目标优化问题，以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型，利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿，以最优解集代替最优解，再根据战场实际情况选择最佳调度方案，使决策方案更加科学合理。实验结果表明，MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷，有较高的搜索效率，算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。