涡轴发动机加速过程中的寿命延长优化控制

在涡轴发动机加速控制中,同时考虑发动机性能和寿命,优化加速控制策略,设计寿命延长控制.分析了加速过程中的气动稳定性、强度、燃烧稳定性以及功率等限制条件,采用序列二次规划法(SQP)优化算法进行加速控制中的燃油流量优化;根据燃气涡轮第1级静子冷却叶片温度最大值及其叶片型面与端壁的最大温差是影响发动机寿命的主要因素,采用两种寿命延长优化算法,一种是改变涡轮前温度的限制值,另一种是将涡轮前温度和动力涡轮转速同时作为优化目标,根据加权法进行折中.针对某涡轴发动机加载控制过程分别对两种寿命延长控制优化算法进行了仿真,结果表明两种方法均能有效降低涡轮前温度,并对动态性能影响较小,因此优化后的控制策略能有效延长发动机寿命.      

基于SVR-PSO改进算法的航空发动机稳定性控制

在多变量发动机寻优控制中,用支持向量回归算法(SVR)对粒子群优化算法(PSO)进行改进可以有效避免局部最优解的出现.将改进算法应用于航空发动机实时稳定性控制,根据发动机仿真计算程序计算出发动机在各工作点处的稳定裕度,根据控制参数的变化域进行全局寻优,寻找满足压缩系统稳定裕度最小的工作点.仿真和分析表明:该算法实时性高,收敛速度快,具有较强的全局寻优能力,能在保证发动机稳定裕度最小的同时有效降低涡轮前温度和耗油率.      

航空发动机超声速巡航性能寻优控制研究

为解决航空发动机在不加力超声速巡航状态的性能寻优问题,提出进气道放气、风扇与压气机导叶角与燃油流量、尾喷管喉道面积五变量的序列二次规划优化调节方案,验证了航空发动机在最大安装推力、最小油耗、最低涡轮前温度三种控制模式时,相比较于传统的不带进气道放气的四变量优化方案,五变量优化方案优势明显,可分别提升最大安装推力7.5%,降低燃油消耗率4.6%,降低低压涡轮前温度1.5%;同时,为满足机载发动机模型自适应要求,建立基于输入端带积分补偿的卡尔曼滤波器的发动机自适应模型,并验证了航空发动机在发生蜕化时,五变量优化方案同样具有全局寻优优势。     

带螺栓的转静盘腔流动数值研究

<正>涡轮是航空发动机的重要高温部件之一。提高航空发动机性能的主要途径就是提高涡轮前温度。现在先进的航空发动机的涡轮前温度超过了大部分现有材料所能够承受的最高温度。因此为了保证发动机的正常使用,研究各种冷却结构和各种冷却方式对涡轮部件的冷却效果有利于提高航空发动机的工作效率。为了有效地冷却高压涡轮盘和转子叶片,往往采用预     

iSIGHT优化方法在涡轮叶片冷却设计中的应用

针对现有航空发动机涡轮叶片内冷结构的快速改进,在对叶片冷却设计方法集成的基础上,建立了一类冷却叶片的优化模型,并成功将该优化模型应用在航空发动机涡轮叶片设计中。结果表明,在相同冷却空气用量下,叶片表面最高温度降低了72.4℃,叶片温差减小了110.4℃,优化效果明显。同时,将近似技术成功应用到叶片优化设计中,提高了任务分析效率,为现有发动机涡轮叶片快速改进提供了一种有效手段。     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.      

旋转涡轮盘腔中等转速下内部流场分布实验

1引言航空发动机性能的不断提高使得涡轮前温度也越来越高,这就给涡轮的冷却技术提出了更高的要求。在现代航空发动机中,从压气机引出的压缩空气一部分用来冷却涡轮叶片和涡轮导向叶片,另外一部分用来冷却和密封涡轮盘,掌握涡轮盘腔冷却系统内气流的运动规律是对航空发动机高温     

高温合金空心叶片用陶瓷型芯的研究进展

提高航空燃气涡轮发动机的性能,首先是要提高涡轮的燃气温度,它决定了动力装置有效功率的实际提高,如燃气温度从1200℃提高到1350℃,油耗率可降低8%.     

航空发动机涡轮后燃气温度检测系统设计及关键技术研究

航空发动机自动控制系统通过监测发动机涡轮后燃气温度,来实现对发动机涡轮前燃气温度的实时限温控制,从而避免发动机超温故障的出现。针对目前航空发动机涡轮后燃气温度测试精度偏低的工程现状,基于热电偶测温原理,提出了一种高精度涡轮后燃气温度实时检测技术的软、硬件设计方案。设计了一种基于温度校准仪的试验方法对其开展了系列试验,验证了系统的检测精度,并通过数据对比研究了延长导线规格、解算方法等关键因素对航空发动机涡轮后燃气温度检测精度的影响。     

径向式可变几何旋流器开度特性计算方法

介绍了径向式可变几何旋流器开度特性计算方法,随着航空发动机推重比(p/w)的不断提高,涡轮前温度在逐年提高,目前先进发动机涡轮前温度高达1800K。燃烧室工作油气比(F/A)将由0.02增至0.03,为了保证发动机燃烧室在较宽的工作油气比范围内具有最佳性能,采用径向式可变几何旋流器是有效技术途径之一,本文从数学关系上建立了该种旋流器开度特性的计算方法并给出算例。可供可变几何燃烧室设计参考。      

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

循环冗余码的软件实现方法及应注意的问题

】介绍了ＣＲＣ码并行算法的软件实现和串行算法的硬件实现方法，同时比较它们的差异，并指出了实践中应注意的问题     

遗传与枚举混合算法对航空发动机复合材料主轴的优化设计

针对复合材料主轴优化设计中离散与连续变量共存的问题,提出了一种遗传算法与枚举法相结合的混合算法.以某航空发动机低压涡轮轴为原型,在满足静强度指标、临界转速及外廓尺寸要求前提下,利用该混合算法对复合材料主轴的铺层角度与厚度进行优化设计,以减轻主轴质量.结果表明:对于1~10层铺层,相比于全排列算法与单一遗传算法,混合算法能再减轻质量5.54%与3.87%;且当铺层数大于6时,混合算法计算效率能最多提高3.1倍.最后分析给出复合材料铺层厚度受强度的限制,不宜太薄的建议.      

基于一种混合算法的巡航导弹参考航迹规划

通过分析A*算法,提出了适合与遗传算法(GA)进行混合的改进方案,针对遗传算法求解巡航导弹参考航迹规划问题,讨论了在初始群体构建和变异操作中引入改进A*算法的混合方法,从而得到参考航迹.仿真结果表明,该方法具有很强的快速规划能力,并能得到较优的结果,适合于大规模复杂环境中的参考航迹规划.     

声纳浮标阵目标搜索优化布放算法

为提高声纳浮标阵的目标搜索效率,文章首先建立目标运动模型和累积搜索概率的计算方法,然后提出了基于多点随机搜索、分区分支界定和遗传算法的浮标阵优化布放方法。仿真结果表明：这3种优化方法均优于传统布放方法,多点随机搜索算法性能最差但适合短时间制定布放策略;分区分支界定算法适合优化较少参数的浮标阵形,保证能找到最优点;对于较...     

数字化生产车间动态生产环境复杂调度策略

提出了一种实用的双层调度策略,通过对制造设备的负荷分析及加工能力的评判,以最小作业生产延迟和最大系统设备利用率为目标产生可行的调度方案.该方案使用一种集成遗传算法和粒子群算法的新型调度算法解决调度问题,试验结果证明了该策略的可行性和有效性.     

基于分层栅格地图的移动机器人路径规划

针对传统A-Star算法与模糊控制算法单独应用于移动机器人路径规划时各自的局限性,提出一种基于分层栅格地图并将两种算法融合的移动机器人路径规划新方法.融合后的新算法先利用A-Star算法在高层栅格地图中整体规划出一条概括性路径,再利用模糊控制算法以概括性路径中的点为导航点,在底层栅格地图中进行局部规划,从而得出最终的路径.仿真结果表明,与传统的A-Star算法与模糊控制算法相比较,新算法所规划路径距离较短且平滑可行,具有较高的品质.     

基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究

 针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。     

基于改进烟花算法的资源分配

资源分配问题作为一个NP-Hard问题,在云计算、无线电、卫星调度、多无人机协同作业等领域皆有研究需求,是一个共性的数学问题。烟花算法作为一种智能优化算法,具有求解大规模资源分配问题的能力,但也存在求解精度低等问题。为了提高传统烟花算法的计算效率和全局寻优能力,提出一种改进烟花算法,用遗传算法中的变异算子替代高斯变异操作,并增加模拟退火流程。最后在多无人机协同作业任务分配数学模型上进行仿真验证,实验结果表明在收敛速度以及计算精度方面,该算法均优于其余3种烟花算法。     

免疫算法研究

生物免疫系统是一种高度并行的自适应信息学习系统,它能自适应地识别和排除侵入机体的抗原性异物,并且具有学习、记忆和自适应调节能力,能够维护机体内环境的稳定.在对生物免疫系统的一些基本概念和原理进行介绍的基础上,简单分析了人工免疫算法的研究内容、研究现状及基本理论.重点对现已被提出的一些免疫算法的基本结构和流程进行了研究和分析.最后对免疫算法的应用领域和前景进行了展望.