压电智能反射面静态形状控制与作动器位置优化

为了提高反射面的精度,建立了压电智能反射面的形状控制模型,对该结构的力学建模方法、形状控制方法和作动器优化配置算法进行了研究。首先,将蜂窝夹层结构的压电智能反射面等效为多层复合板,根据虚功原理推导了结构的有限元方程。然后,根据建立的有限元方程,推导了反射面变形的均方根误差与作动器控制电压的关系式,以均方根误差最小为优化目标,建立了形状控制优化模型,将作动器控制电压的优化转化为约束优化问题的求解。最后,采用模拟退火算法对压电作动器进行了优化配置。为了验证形状控制的可行性及优化算法的有效性,以300mm口径的平面压电智能反射面为例进行仿真,分析结果表明,通过压电作动器的控制,可以使反射面的重力变形误差减小97%以上,对于给定数目的作动器,通过模拟退火算法优化,可使其布置在最佳的位置。     

基于CAD模型的碳纤维复合材料天线反射面精度测量

针对天线反射面研制过程中的精度测量,提出一种基于CAD模型的自动测量技术和反射面数据处理技术的精度测量方法。在测点均匀布局规划和工件与模型对齐的基础上,自动获取反射面的完整测量数据,利用最优化算法使实测数据和理论模型达到最佳匹配,实现反射面面形精度的准确评价并获得变换矩阵。最终通过偏差矢量图表达天线反射面的面形偏差趋势,并利用获得的变换矩阵修正加工基准,有效保证了反射面的成型精度和加工精度,工程应用表明该方法较好地满足了反射面制造过程中的测量需求。     

基于POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长,加工和试验成本高,制约发动机设计周期的问题,基于航空发动机燃烧室模型,结合POD-PCE-Kriging（本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging）模型和粒子群优化（PSO）算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验,应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析,针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优,并对获取的Pareto最优解集进行了分析,为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解,可以快速准确获得满足最优性能的设计参数,缩短航空发动机的研制周期。     

基于多目标施工机械设备优化配置模型研究

机场工程施工过程中，机械设备的配置直接影响到施工的全面展开和工程的造价。本文根据多年施工经验，以追求最小的工程费用为目的，通过对施工过程机械配置的全面分析，建立了施工机械配置优化的数学模型，对于全面开展计算机辅助机场施工管理，改变传统的机场施工管理方法有着重要的意义。     

主动冷却薄壁结构的通道布局与形状优化

针对基于传统分析方法的超然冲压发动机燃烧室主动冷却设计存在通用性差、周期长问题,采取子结构法建立主动冷却通道体胞的流固热多场耦合有限元模型,在与实验对比验证有限元模型有效性基础上,分析了结构质量和质量流率不变时通道数目对换热性能的影响;采用超椭圆方程描述通道截面形状,结合Kriging响应面和多目标遗传算法,开展了最小...     

基于拓扑优化和形状优化的桨叶结构设计

直升机旋翼桨叶剖面结构设计是研究旋翼动力学设计的基础。提出一种联合拓扑优化和形状优化的 两级优化设计方法,可用于桨叶剖面结构的设计。第一级优化以变密度法(SIMP)作为拓扑优化的材料插值方 法,以桨叶体积最小化为设计目标,约束桨叶节点位移和应力,建立桨叶的拓扑优化求解模型;第二级优化以重 构的桨叶模型为基础开展形状优化,降低局部应力集中以及找到合理的边界节点位置。对优化后的模型进行 有限元分析,结果表明:通过拓扑优化和形状优化的两级优化,能够得到满足强度和稳定性要求的结构布局,为 桨叶结构设计提供指导方案。     

基于代理模型的气动外形优化

探讨了一种将CAD软件、CFD商用软件与代理模型相结合的飞机气动外形优化方法。重点介绍建立气动分析代理模型的过程,这一过程包括确定设计变量及其取值范围、生成试验设计点、建立参数化几何模型、CFD数值计算、提取气动特性和构造代理模型。通过一个简单的机翼气动外形优化算例验证了这种方法的可行性和有效性。     

基于Anristu 37347D矢量网络分析仪的雷达反射面天线远场测试系统

天线测量系统的设计必须充分考虑待测天线的结构和电性能指标,并以此为依据决定测试方法和系统配置,才能使系统满足测试要求.本文详细介绍了雷达反射面天线远场测试系统的配置和关键问题,详细分析了反射面天线远场测试系统的实现方法.     

基于代理模型的结构外形优化

提出了一种将代理模型用于机翼结构外形优化的方法。重点介绍了建立结构分析代理模型的过程,包括确定设计变量及取值范围、生成试验设计点、建立参数化结构模型、有限元结构优化设计、提取结构特性并构造代理模型。最后通过一个简单的机翼结构优化算例验证了这种方法的可行性和有效性。     

基于状态维修的预防性维修策略优化模型研究

基于状态的维修着眼于系统的具体运行状况,对被监测装备的真实状态进行评估,克服了维修的盲目性,可有效减少由于维修不足而引起的意外故障和由于维修过剩带来的资源浪费。提出一种基于状态的多部件系统非周期预防性维修计划的优化方法,引入"机会维修阈值"概念,优化不同维修方式转移概率的表达式,将多个维修作业按照机会维修阈值进行归并,运用马尔可夫决策过程理论,给出不同维修方式转移概率的表达式和目标函数,并进行算例分析。结果表明:提出的优化模型减少了预防性维修活动,节约了维修工时和经费,可为系统预防性维修策略决策提供参考。     

基于改进蚁群算法的结构形状优化

 对TACO算法进行了改进,引入最大最小蚁群算法,并提出正实数编码方法和添加常数项的信息素更新技术,以增大算法搜索范围,简化搜索过程,降低挥发系数、信息素上下限等参数和优化函数值对算法的影响程度,改善算法的性能,提高算法的普遍适应性,并通过3个函数的优化求解,证明了其有效性。对于目标函数为隐式的复杂结构优化问题,提出将改进的蚁群算法与有限元方法相结合的方法,发展用于航空发动机涡轮盘的结构形状优化分析,结果表明所提出的方法是成功的。     

基于优化的动力学模型修正中的优化策略

基于MSC．Nastran平台，利用其优化设计功能，提出能应用于动力学有限元模型修正中的优化策略。经过算例和工程实际结构计算，证明该优化策略能有效提高模型修正的精度和收敛速度。修正完成后，能显著地降低修正模型和目标模型的结构参数、频率误差和提高模态相关性，有很好的工程应用前景。     

基于时间延迟理论的航空发动机维修优化模型

在对航空发动机维修现状进行分析的基础上,阐述了包括缺陷和故障两个因素的时间延迟模型的概念及其原理,并在系统分析航空发动机故障特点和维护特点的基础上,建立了航空发动机维修优化模型.通过对航空发动机维修周期模型进行实例研究,验证表明,时间延迟模型能够明显优化发动机的维修周期,提高航空发动机维修效能.     

基于组合优化的停机位分配模型研究

停机位分配（ASA）是机场生产调度的核心，也是一类典型的组合优化问题。针对以往研究在优化建模方面存在的问题，较全面地考察了实际ASA过程的约束条件，以旅客在机场所移动距离总和最小化作为目标函数，建立了ASA的整数规划模型，并对该模型的求解和验证技术进行了讨论。     

基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法

相对于常规直升机,基于前行桨叶方案（ABC）速度更高的刚性共轴双旋翼直升机对旋翼翼型的气动性能要求更加苛刻,包括更高马赫数下的低阻和高阻力发散特性,并维持良好的中、低马赫数下的升阻特性以及所有状态下的力矩特性等10余项指标要求,面临高维多目标优化难题。针对该类问题,首先发展了基于核主成分分析（KPCA）的非线性目标降维技术,然后建立了基于新型多可信度多项式混沌-Kriging(AMF-PCK)代理模型的高效多目标稳健优化方法,并提出了变可信度伪期望改进矩阵（VF-PEIM）并行样本填充方法,使多目标优化设计效率和能力显著提高。利用所建立的基于新型多可信度代理模型的多目标优化方法对高速直升机7%厚度旋翼翼型进行了优化设计。设计翼型的气动表现分别与经典的OA407翼型在高、中、低马赫数下进行了全面比较,对比结果验证了提出的新型多目标优化设计方法的有效性,设计翼型高速气动特性得到了显著提升。     

基于复合优化的航空发动机模型参数估计

本文提出了一种复合优化方法,用于发动机多变量,状态空间模型的时域辨识。优化中粒子群优化算法和最小二乘优化算法按照“串联”方式运行。粒子群优化从一个初始种群出发,通过进化来搜索最优解。然而有些时候,粒子群算法会陷入次优解。那么最小二乘优化算法就可以从粒子群的次优解出发,通过共轭梯度法获得问题的最优解。本方法适用于待估计参数较多,且参数变化范围大的高阶多变量系统。本文将复合优化算法用于4输入4输出状态变量模型参数的估计。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于光传播模型的航迹优化

随着民用航空产业发展,航空器流量会大幅度增长,空域资源有限性成为限制民航发展的重要因素.运用光传播模型、拉普拉斯算法对折射率地图的航迹优化问题进行研究,引入光程概念,全局考虑航空器运行时的航迹代价,即实际距离和航行难易综合评价.分别从离散、连续切入,在指定时间内,探测周围空域基本状况,高效、安全完成最优航迹确定.结果表明,利用光传播模型进行航迹优化,相比传统航迹,能更好兼顾安全和效益,实现战术层面的航迹优化.     

基于优化神经网络模型的系统建模仿真研究

建立一个结构优化的系统模型是设计控制系统的基础,但对于实际系统尤其是非线性系统一般没有统一表达形式,其模型结构难以构造,对其结构优化难以实施,给非线性系统建模带来很大困难.为此,基于神经网络理论,分析了非线性系统的神经网络模型并对其神经网络模型结构进行仿真研究.基于OBS (Optimal Brain Surgeon)优化策略,对初始神经网络模型结构进行优化操作,进而获得结构优化的神经网络模型并对非线性系统的建模进行仿真.仿真结果表明,优化的神经网络模型对非线性系统的建模效果是良好的,其模型的泛化能力亦得到增强.     

基于自适应代理模型的气动优化方法

气动优化设计中,为了减少优化系统的计算周期,提高搜索效率,引入结构简单、计算量较小的代理模型,而运用有效的插值和选样方法(自适应选样)可以大大减少建立代理模型的时间。因此本文提出了一种基于自适应代理模型的气动优化方法。首先对自适应代理模型进行研究,建立了 Kriging 自适应代理模型和支持向量回归自适应代理模型,这两种自适应代理模型在相同样本点情况下比一般代理模型拥有更高的预测能力,然后将这其应用到翼型优化设计中,取得了良好的优化效果,从而表明这两种自适应代理模型不仅简单实用,而且明显提高了气动分析的计算效率。     

基于QPSO算法的压气机特性代理模型优化

考虑到小样本特性数据情况下进行部件特性数据的二维线性插值精度低,提出一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法的压气机特性代理模型优化方法。针对原始Kriging模型对其相关模型参数的初始值极度敏感以及易限于局部最优解的缺陷,利用QPSO算法对Kriging的相关模型参数进行全局寻优,克服了基于梯度的模式搜索法对于参数初始值的依赖,经测试该方法具有较好的效率以及稳定性。将该优化模型扩展应用于低压压气机特性代理模型建立与重构。经验证,在小样本特性数据下,基于QPSO的压气机特性Kriging模型仍具有较高精度,应用前景可观。