鸟撞平板试验与鸟体本构参数识别方法

准确可靠的鸟体本构模型与参数是开展结构抗鸟撞分析和设计的基础。为获取鸟体本构参数,在139m/s的速度下,开展鸟体撞击铝合金薄板试验,并测得了撞击载荷、平板变形和应变数据;结合ISIGHT和PAM-CRASH软件,以薄板被撞击位置的法向变形为优化目标,提出一种鸟体本构参数识别方法。将识别得到的参数代入数值模型并开展数值分析,提取平板变形结果和撞击载荷数据,并与试验测试数据进行比较。结果表明,平板变形仿真结果与试验数据具有很好的一致性,撞击载荷分析结果与试验数据基本一致,证明了本文所建立的鸟体本构参数识别方法的有效性。     

鸟体本构模型及其参数优化反演平台

介绍了鸟体本构模型及其参数优化反演基本思想和集成设计框架的功能；阐述了集成设计框架的整体设计，主要涉及模块设计和任务设计，模块设计包括主界面模块、参数设定模块、集成模块、优化算法模块、数据管理／可视化模块和优化器模块，并给出各个模块间的逻辑关系；最后，通过计算实例说明该平台的反演过程及其结论。     

一种鸟体本构模型参数的反演方法

采用PAM-CRASH中的Monaghan状态方程作为鸟体本构方程,建立鸟撞平板试验耦合算法的数值计算模型,将待优化反演的鸟体本构模型参数定义为优化参数,将位移的试验值与计算值相对误差的平方定义为优化目标,利用ISIGHT和PAM-CRASH有机集成对鸟体本构模型参数进行了优化.用优化后得到的鸟体本构模型参数进行仿真分...     

鸟体本构模型参数反演II:模型参数反演研究

为获得数值模拟中鸟体本构模型参数,提出了iSIGHT集成PAM-CRASH2006确定撞击体本构模型参数的优化反演方法,利用弹体撞击刚性平板算例验证了该参数优化反演方法的正确性.针对常见的适用于不同撞击速度的鸟体3种本构模型,结合鸟撞平板试验结果优化反演得到了3套鸟体本构模型参数.利用优化反演得到的鸟体本构模型参数进行...     

鸟体本构模型参数反演I:鸟撞平板试验研究

为了结合数值模拟得到鸟撞过程中的鸟体本构模型参数,对鸟撞平板进行了试验研究.鸟体质量分别为1.8kg和3.6 kg,平板材料采用厚度为10 mm和14 mm的LYl2铝合金和厚度为4.5 mm和8.0 mm的45#钢,鸟体撞击速度为70、120、170 m/s,共进行了16组鸟撞试验.采用动态数据采集系统获得了鸟撞过程...     

确定鸟体材料参数的反演方法

针对鸟撞飞机结构耦合解法中鸟体建模问题所遇到的困难,以鸟体正撞平板数值分析得到的计算解与试验基准解的离差作为驱动演化过程的动力,基于非线性最小二乘法和外点罚函数法,将参数反演问题转化成无约束非线性最优化问题来求解,并利用ANSYS环境下的二次开发语言APDL(ANSYS Parametric Design Language),建立了参数反演系统,对鸟体材料参数进行了反演.结果表明该方法是可行和有效的.     

鸟体材料参数的一种反演方法

 在给定鸟体本构模型的前提下,通过优化方法自动实现了鸟体材料参数的反演,改变了以往采用的麻烦、费时和主观的手动试凑方法。数值模拟采用接触碰撞耦合算法,优化目标是使试验值与计算结果相对误差的平方和最小。鸟撞铝板算例选用鸟体为塑性动力学本构模型,通过其中两个参数的反演证实了这种方法的正确性和可靠性。鸟体材料参数的反演进一步完善了鸟撞有限元数值模拟的耦合解法,为飞机结构的抗鸟撞研究提供了一定的技术支持。     

工程用粘塑性本构模型材料参数确定方法研究

通过对W alker模型中各参数物理意义的分析,初步建立了工程用粘塑性模型的参数拟合方法,并以AISI 316L材料为例,初步验证了该方法的可行性。     

基于多目标遗传算法的大型客机总体参数优化

在大型客机总体参数设计的基础上,提出总体参数优化的问题。建立多目标优化的数学模型,采用多目标遗传算法对大型客机的总体参数进行优化设计。考虑只对一个目标函数进行优化的单目标优化问题,设计程序进行单目标优化的计算。比较单目标优化和多目标优化的结果,分析两种优化方法的差异。算例表明,采用单目标优化在提升优化目标性能的同时会牺牲其他目标函数的总体性能,而多目标优化能兼顾各个目标函数的需求,并使整体达到最优。     

民用飞机鸟撞研究现状

 鸟撞事故是近年来对民用航空威胁较大的事故之一,民用飞机鸟撞研究已经渐渐成为各国学者研究的新热点.本文详细介绍了民用飞机鸟撞研究的现状.总结了近年来鸟撞事故所造成的损失,列举了一些航空大国的航空管理部门针对鸟撞作出的适航管理规定.对于鸟撞问题的研究,从鸟撞过程的理论分析研究、数值模拟研究和试验研究3个方面进行了综述.对于近些年国内外的飞机抗鸟撞设计,主要包括新材料的运用以及新的结构形式的运用,进行了详细介绍.最后,对未来民用飞机抗鸟撞研究的发展作了展望.     

基于遗传算法的协作优化方法研究

多学科设计优化技术是国内外迅速发展的一门学科,而协作优化方法是多学科设计优化技术中最常用的一种有效的分布式并行优化方法.然而,标准的协作优化方法很难收敛到系统的最优解,而且对初始点的选择非常敏感,不同的初始点可能收敛到不同的解.遗传算法是一种成熟的智能寻优算法,具有很强的全局搜索能力.本文正是为提高协作优化的可靠性和鲁棒性,将遗传算法引入协作优化框架,并且对传统遗传算法进行相应的改进以适用于协作优化框架.算例证明本文提出的基于遗传算法的协作优化方法行之有效,消除了标准协作优化可能收敛不到系统最优解及对初始点敏感的缺陷.     

基于遗传算法的机载武器调度优化

针对航母机载武器弹药调度存在的过程复杂、不确定性强、涉及因素多等特点,建立了现阶段机载武器弹药调度模型。通过设计编码方案,选择适应度函数,设定交叉、变异操作建立了基于遗传算法的调度优化模型,并通过 Matlab软件进行了仿真验证。结果表明,该优化过程可在一定程度上缩短调度总时间,提高调度效率。     

基于遗传算法的翼型气动优化设计

采用遗传算法进行跨声速翼型的反设计与阻力和升阻比的优化设计。翼型的反设计达到了设计要求,优化设计后的翼型其气动特性也有显著的改善,这表明了遗传算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,翼型由解析函数线形叠加法表示,目标函数和个体的适应值由二维欧拉方程的流场解来提供。     

基于遗传算法的压气机叶型优化设计

建立了一套将遗传算法和流场数值模拟技术相结合的压气机叶型优化设计系统,针对进口高亚音的压气机叶型进行优化。通过准三维叶栅通道计算程序进行流场数值模拟,评估叶型气动性能。选取了与叶型形状和气动性能密切相关的三个变量作为优化参数,按照可控扩散叶型的设计标准构造了优化目标函数。数值计算结果表明优化叶型的气动性能有了明显提高。对优化前后的叶型进行了叶栅吹风实验对比,进一步验证了优化效果。     

基于遗传算法的复杂多峰函数优化

从传统的搜索、优化方法入手，分析了遗传算法对复杂、多峰函数优化的有效性；简单介绍了遗传算法；并归纳出从优化问题转化到用遗传算法求解的转化思路；最后，通过对一个多峰函数优化的遗传算法求解，验证了此方法在全局优化、鲁棒性等方面的更有效性。     

基于遗传算法的翼型多目标气动优化设计

采用遗传算法实现了单/多目标情况下NACA0012翼型的气动优化设计。绕翼型的外部无粘流场解采用基于非结构网格的显式时间推进Jameson有限体积方法。遗传算法采用二进制编码,通过外部调用流场解算器对种群适应度函数进行评估。为提高计算效率,使用了动弹网格技术以及使得优化程序可以从任一进化代继续计算的中间进化结果存储技术。优化参数为翼型气动型面,分别以给定来流条件下的升力系数、阻力系数作为优化目标进行了单目标优化设计,并以此为基础,结合博弈论中的Nash博弈,实现了升力系数和阻力系数的多目标优化设计,得到了优化结果。分析表明,该方法具有较高的计算效率,能够给出更优的翼型气动性能,具有一定的实际工程应用前景。     

基于粒子群算法的飞机总体参数优化

 现有的飞机总体参数优化方法在效率和适应性上存在不足。考虑到粒子群算法是一种基于群智能方法的演化计算技术,它对不同复杂约束条件下的多目标优化问题较常规方法更具简便性和适用性。因此,提出了使用非数值计算的粒子群算法来改进飞机总体参数优化效率。详细研究了粒子群算法在飞机总体参数优化上的应用方法,并着重于3个方面：①以航程、商载和起降距离为优化目标的粒子群算法构建;②粒子群算法中因子的自适应修正方法;③基于粒子群算法的飞机总体参数优化流程。计算结果与文献结果相比具有较好的一致性和合理性,所提出的方法可有效地应用于飞机总体参数优化。     

基于遗传算法多段翼型外形优化设计

为提高多段翼型增升效能,开展襟翼外形和缝道参数同时优化设计研究。优化算法采用遗传算法,以求解RANS方程为气动特性分析方法,通过椭圆方程控制生成多段翼型外形,同时优化缝宽、搭接量、襟翼偏角等位置参数和襟翼外形控制参数,实现多段翼型优化设计。设计实践表明,与只优化位置参数相比,同时优化襟翼外形和位置参数得到的多段翼型有更大的升力系数,方法是可行的,具有一定的工程应用前景。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。