基于自适应滑模与模糊控制的导弹直接力/气动力复合控制系统优化设计

 针对导弹直接力/气动力复合控制问题,提出了一种基于自适应滑模控制(ASMC)与模糊逻辑的自动驾驶仪设计方法。该方法将整个导弹控制系统分为气动力控制子系统(ACS)和直接力控制子系统(RCS)两部分。前者采用自适应滑模控制理论进行设计,利用其所具有的强鲁棒性优点,克服了包括参数摄动与外界扰动在内的各类不确定性因素的影响。后者通过基于规则的模糊推理来确定不同条件下直接力作用的大小,以辅助提高气动力子系统的性能。在控制系统结构确定的条件下,利用遗传算法(GA)对各参数进行优化,实现了两个子系统之间的协调工作。仿真结果表明,所提出的控制方案对机动指令具有较好的跟踪效果,适用于直接力/气动力复合控制导弹的控制系统设计。     

基于终端滑模的直接力/气动力复合控制系统设计

针对空空导弹直接力/气动力复合控制问题,建议一种基于非奇异快速终端滑模控制方法(NFTSM)和动态控制分配技术的复合控制策略。根据导弹纵向运动模型设计非奇异快速终端滑模控制器,获得建立导弹过载所需要的控制力矩。采用动态控制分配将期望的控制力矩映射到气动舵和直接力装置。仿真结果表明,提出方法适用于空空导弹直接力/气动力复合控制系统设计,能够快速精确跟踪过载指令。     

基于改进PSO算法的PID控制器参数优化

针对PID控制器参数设计问题,提出了一种基于改进PSO算法的优化方法。该方法将初始的粒子群分成两组搜索方向相反、相互协同的主、辅子群,在保持种群小规模情况下,增强算法全局探索能力,实现高精度的优化结果。仿真结果表明,该方法相比于传统算法,所得到的控制器参数使控制系统获得了更好的动态响应特性和满意的控制效果。     

基于自抗扰控制的拦截弹姿态控制系统设计

针对采用气动力/直接力复合控制的拦截弹姿态控制问题,提出一种基于自抗扰控制技术的姿态控制系统设计方案。给出俯仰通道短周期扰动运动方程,分别建立了气动力子系统、直接力子系统的二阶积分数学模型。根据建立的数学模型,分别针对气动力子系统、直接力子系统设计了自抗扰控制器。为了有效协调气动力/直接力的复合控制,给出一种加权指令分配方法。仿真结果表明,提出的设计方法能够获得较好的动态响应性能,控制器具有较强的鲁棒性。     

基于自适应模糊滑模退步控制的直接力/气动力复合控制导弹自动驾驶仪设计

针对直接力/气动力复合控制导弹所具有的强耦合非线性特性,提出了一种基于自适应模糊滑模退步控制的自动驾驶仪设计方法.该方法利用自适应模糊系统所具有的万能逼近特性,对大迎角飞行过程中导弹动力学方程中存在的非线性函数进行逼近,并利用变结构控制所具有对干扰的强鲁棒性,构造误差系统滑模面,克服了逼近误差和外界干扰对控制系统的影响,实现了对大机动指令的精确跟踪.仿真结果表明,所设计的自动驾驶仪对过载指令有良好的跟踪效果,对模型不确定性和外界干扰具有鲁棒性.     

基于改进PSO的飞行控制律参数多目标优化方法

针对传统飞行控制律参数单目标优化设计不能同时满足多控制指标要求,且与飞行品质要求缺乏相关性,以及物理意义不明确等缺点,提出了一种基于改进粒子群算法的飞行控制律多目标优化设计方法。该算法模拟鸟类捕食过程,使得种群随着"食物"的发现和消耗,聚集为数量和构成动态调整多个子群,且子群粒子速度也随之进行自适应变异。从而,有利于维持种群的多样性,有效抑制早熟收敛现象发生。最后,还使用改进的粒子群优化算法对某型飞机横侧向控制律设计进行了数值仿真,结果显示该算法有效提高控制律优化调参效率,可满足期望的飞行品质要求。     

粒子群算法在气动力参数辨识中的应用

将粒子群优化算法推广应用于气动力参数辨识,以取代传统的梯度类优化算法。通过采用加入动态改变惯性权重的粒子群算法对A型、B型战术导弹的纵向和横向气动力参数进行辨识计算及分析后,可以看到:(1)粒子群算法是气动力辨识的一种新的有效方法,该算法不受参数初值选取的影响,具有较好的全局寻优特性;(2)粒子群算法的计算效率受算法构造本身等因素的影响比较大、对粒子群规模不十分敏感,并且还有相当大的进一步完善与改进的空间。     

基于直二元喷管形面优化的涡扇发动机参数优化设计研究

为了在设计阶段提升带直二元喷管涡扇发动机的总体性能,本文开展了基于直二元喷管形面优化的涡扇发动机参数优化的研究。首先,建立了带直二元喷管的涡扇发动机模型,提出了发动机正后向排气系统红外辐射特征的计算方法,分析了直二元喷管尺寸对发动机性能参数的影响;其次,提出了基于序列二次规划算法的设计参数多目标优化方法,优化的目标包括高单位推力、低油耗和低红外辐射强度;最后,基于以上模型,利用序列二次规划算法对在设计点非加力情况下的涡扇发动机设计参数进行多目标优化。仿真结果表明：在设计点上,相较于不带直二元喷管的涡扇发动机,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的红外性能,并且通过算法优化后,带直二元喷管的涡扇发动机具有更好的性能参数。     

优化型切削参数数据库系统开发与应用

针对国内现有切削参数库进行分析,提出了基于B/S结构的数据结构可定制、数据的录入与查询等采用模板机制的"活"的数据库,并引入对切削参数进行优化、评价的技术体系,本系统的开发对加快切削技术的推广应用具有非常重要的意义。     

基于PSO的多观测器轨迹优化研究

在多观测站目标被动跟踪过程中,多观测器运动轨迹对定位跟踪精度有重要影响.为提高对运动目标的跟踪精度,将目标滤波协方差的迹作为目标优化函数,提出一种基于粒子群算法(Particle Swarm Optimi-zation,PSO)的多观测器轨迹优化方法,并将轨迹优化加入运动目标被动跟踪过程中,实现了观测器自适应运动下的运...     

自动微分技术及其在轨迹优化中的应用

研究了自动微分技术在直接配点法中的应用,将其与内点非线性规划算法相结合,用于求解配点法转化得到的非线性规划问题。采用前向自动微分模式,利用ADOL-C实现了基于算子重载的自动微分计算;为验证算法的性能,以经典的航天飞机再入轨迹优化问题为例,针对三种直接配点格式,比较了自动微分法和有限差分法用于微分计算的性能。研究结果表明,自动微分可以提高微分信息计算的精度和效率,进而提高非线性规划算法的稳定性和收敛速度。     

基于配点法的轨道在线优化方法研究

针对传统轨道优化方法无法应用于轨道在线优化的问题,提出了三阶辛普森配点法结合乘子法求解轨道在线优化问题的方法.首先建立变轨的最优化模型;然后,用三阶辛普森配点法将该最优控制问题转化为受约束的非线性规划问题;最后,采用增广拉格朗日乘子法对转化得来的受约束的非线性规划问题进行求解.仿真结果表明,所提出的方法可以得到高精度的轨道优化结果,并且对状态量和控制量的初值选取不敏感,且仿真具有实时性,计算速度快,可以达到在线进行轨道优化的要求.     

基于粒子群算法的海上风机叶片优化算法研究

提出了一种针对不同风场条件提高海上风力发电机叶片气动效率的方法.风力发电机叶片是风机效率的核心部件,叶片在不同海上风场条件下功率差别很大,这导致了风机效率的降低.通过引入改进粒子群优化算法(PSO),基于修正动量叶素理论(BEM),对叶片沿展向的弦长分布和扭转角进行针对特定风场条件的气动优化.以美国再生能源实验室提供的5MW海上风机叶片作为算例,结合我国东海风场条件,叶片优化后平均功率提高了6.7％,取得了理想效果.结果表明,该优化方法具有较高的气动优化效率.     

基于PSO算法的航空发动机起动燃油控制

针对航空发动机起动过程燃油流量优化控制的实时性要求, 提出一种新的航空发动机起动燃油控制方法——基于粒子群优化（PSO）算法的非线性预测控制.该方法在建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型的基础上, 运用PSO算法实现其滚动优化功能.经实例验证, 燃油流量经过PSO算法优化控制后, 高低压转子转速的超调量减小, 并且其稳定的时间比没有经过优化控制的要快上56 s.由仿真结果可知, 该方法可以用于航空发动机起动过程燃油控制, 当给定的约束条件足够精确时, 能以较高的精度计算出最佳供油规律.      

基于欧拉方程的机翼设计方法及应用

以Takanashi提出的三维机翼设计理论为基础，研究与发展了一个基于欧方程和“正－反迭代、余量修正原理”的机翼设计方法。用改进的无限插值方法生成绕机翼的O－O贴体网格，采用三维欧拉方程作为充动分析计算的基本方程，该设计方法已用于某无人机机翼和一个超临界机翼设计，设计结果达到了预期的目标。     

基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法

提出一种基于正反问题耦合的压气机特性快速预测方法,根据压气机一维设计理论,通过对满足流量及压比设计指标的反问题求解快速得出压气机的气动布局方案,在此基础上结合非设计点损失和落后角模型通过正问题求解得出全工况压气机特性,再根据预测特性与目标的偏差调整气动布局方案,以此通过对正反问题的耦合求解实现对压气机特性的合理快速预测...     

基于指数插值的浸没边界法在可压缩流模拟中的应用研究

由于浸没边界法在处理复杂外形和动态问题时具有极强的灵活性和便利性,因而受到广泛的关注。在当前浸没边界法的研究和应用中,主要工作集中在关于中/低雷诺数和不可压流动的模拟。本文引入 Choi 等提出的指数插值法对目标点速度进行插值,并根据多项式插值和 Crocce-Busemann 关系式等确定目标点压力和温度,并借鉴直角网格法中的虚拟网格法计算物面内的流动变量,建立了适用于可压缩流动的浸没边界法。通过亚、跨声速段翼型绕流和超声速圆柱绕流算例对方法进行验证,结果显示在 k 值取值合适时模拟结果与实验数据较为吻合。通过对相关算例网格收敛性分析,证明了本文发展的浸没边界法具有较高的精度。文中各算例的模拟结果表明,此方法能准确捕捉亚、跨、超声速绕流问题中的各类流动结构,适用于可压缩流动的模拟。     

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

基于动态边界控制的优化方法在高升阻比气动外形优化中的初步应用

本文是利用动网格技术和有限体积法来研究基于动态边界控制的气动优化的方法.该优化方法是通过在求解非定常流动的过程中计算优化的目标函数随设计变量变化的梯度.而利用参数化的结构动网格技术能有效、快速地生成与优化过程出现的外形对应的网格并进行计算,具有较高的效率.本文以典型的高升阻比外形优化为例,用非定常NS方程为流动控制方程进行优化,取得了初步的结果.