基于图像处理思想的自适应网格技术

为了提高激波和旋涡等复杂流动现象的捕捉精度和计算效率,基于图像处理的思想,研究了非结构网格的自适应加密和稀疏算法.将流场计算网格与图像像素类比,借鉴图像处理的方法,提出了一种流场自适应区域的分割算法.该方法能自动对自适应区进行分层,中间区域网格可以达到原来多次自适应的效果,而且提高了生成网格的质量.将算法嵌入到流场求解器中,根据流场求解结果对网格进行自适应,并使用算例进行了验证.     

混合生物生长自适应搜索遗传算法在形状优化中的应用

利用自适应搜索遗传算法和生物生长算法的特点,提出一种新的优化方法—混合生物生长自适应搜索遗传算法。该算法即可充分利用前两种算法的优点,又可弥补二者的不足。为了验证该算法的合理性和正确性,对经典算例三杆桁架结构进行了优化,并将新算法进一步应用于具有复杂结构的三维离心叶轮优化设计中,结果表明混合算法较遗传算法收敛速度快,且可得到形状优化最优解。     

自适应多层结构热响应的数值模拟

自适应多层结构是一种由具有特殊分子结构的高分子材料的加热过程中，自适应形成的具有不同防热性能的多层结构，有机硅热防护材料具有这种多适应多层结构的性能。本文以有机硅为例，以实验结果为依据，给出了这种多层结构热响应特性的数值模拟方法，算例计算表明，数值模拟与实验结果基本相符。     

不确定性干扰时的离散模型参考自适应控制器

 针对有不确定性干扰的系统,本文提出了一种具有相对死区函数的鲁棒自适应控制算法,给出了整个自适应控制系统的稳定性证明。同时,以一个简单柔性结构模型作为算例,验证了该算法的有效性。     

Euler及N-S方程的二维四边形网格自适应算法

描述了一种基于贴体网格的Euler和N-S方程自适应算法。采用中心有限体积法,对Euler及N-S方程进行数值求解,N-S方程的计算中加入了基于SA湍流模型的DES模型。在流场中,运用了网格自适应算法,提高了数值计算对激波、流动分离、涡等特性的捕捉和分辨能力。采用上述方法,数值分析了单段翼型的绕流问题。文末给出的2个二维问题的对比算例表明本文方法有效。     

基于树形马氏链模型的可靠性分析方法

复杂系统的极限状态函数非线性程度较高，在进行可靠性分析时，易导致失效概率的计算误差大、效率低，针对上述问题，提出了树形马氏链（TMC）算法和基于该算法的可靠性分析方法。树形马氏链是对原始马尔可夫链的改进，其状态转移过程更加灵活，具备局部多链并行和自适应探索失效域边界的特性。树形马氏链通过多候选状态点扩大对失效域信息的收集，生成能充分反映失效分布特征的样本，对该样本进行自适应核密度估计得到近似最优的重要抽样分布密度函数，从而提高计算结果的准确度。文末的数值算例和工程算例验证了算法性能，计算结果表明算法对设计点、抽样起点的位置不敏感，处理强非线性及复杂串联系统问题时，能在少样本量下得到相对高准确度的计算结果，且在样本量改变时，计算结果相对稳定可靠；工程算例给出了所提方法在实际问题下的效率，体现了所提方法的工程应用价值。     

基于有限体积格式的自适应笛卡尔网格虚拟单元方法及其应用

基于自适应笛卡尔网格,结合虚拟单元方法处理浸入边界,发展了一种有限体积格式实现模式,数值模拟了二维无粘可压缩流动。本文发展的方法相对于传统的有限差分方法具有执行效率快,易于获得守恒性等优点。最后,利用一些标准算例和多物体流场的计算问题验证了算法的有效性。     

自适应直角坐标网格方法在耦合传热数值模拟中的应用

首先介绍了耦合传热计算区别于一般的导热和对流换热过程的特点,然后介绍了常用的计算方法应用于耦合传热计算遇到的困难及自适应直角坐标网格方法在耦合传热计算中的优势。最后用两个算例证明了采用自适应直角坐标网格方法数值模拟耦合传热问题是适用的。     

二维可压无粘流的自适应流量修正有限元解

从非定常Ｅｕｌｅｒ方程组出发,采用非结构三角形网格,研究二维无粘流动问题的自适应流量修正有限元解。将ＦＥＭ－ＦＣＴ与网格自适应相结合计算了ＮＡＣＡ００１２翼型的三个算例。计算结果与实验及其他计算结果比较,亚音速和超音速绕流符合很好;跨音速绕流情况存在一些差别。     

分布式进化算法及其在翼型气动反设计中的应用

构造了一种新型基于基因算法与博弈论的并行分级多目标优化方法，并应用于多段翼型气动反设计。此方法基于二进制编码的基因算法和博弈论，优化变量被分配给不同的博弈者，因而总体优化问题转变为分裂空间中的局部优化问题。文中给出了一个多段翼型形状，位置可压位流的反设计问题的求解算例，引入了基于非结构网格的分级结构。与传统基因算法数值算例的对比表明了本文构造的并行分级算法具有较高的计算效率，可广泛应用于多目标优化问题。     

一种适用于气动优化的高效自适应全局优化方法

随着设计空间的增大和优化问题非线性程度的提高，基于代理模型的优化（SBO）过程收敛越来越慢，并且在局部勘测上呈现不足。本文发展了一种高效自适应全局优化方法，在整个样本细化迭代过程中采用变设计空间取样：即在每一步样本细化迭代过程中，利用当前设计空间中的样本建立代理模型，并且根据样本的内部特征，利用模糊聚类算法将该设计空间分割成几个子空间，然后在每个子空间内通过最大化目标函数的期望提高函数和最小化模型预测目标来增加新的样本，之后对子空间进行融合更新设计空间。6个解析测试算例的结果表明，所发展的方法相比于一般的代理模型优化方法，具有更好的鲁棒性以及全局探索和局部勘测能力，更适用于具有强非线性和多极值的优化问题。RAE2822气动优化实例表明，所发展的方法在处理工程实际问题时，仍然能够保持很好的效率、鲁棒性和自适应性。     

随机振动响应下的组件结构布局优化设计

 从工程应用需求出发,研究了随机振动载荷作用下的组件结构布局优化问题。提出采用有限包络圆族描述组件外形轮廓的近似方法,有效解决了设计过程中预防组件干涉的问题;建立了随机振动响应分析有限元模型,并对模型进行了实验验证与结果分析。在此基础上,以随机振动载荷下特定点自由度响应均方根（RMS）值之和最小为目标函数建立了组件布局通用优化设计模型,研究了单一组件与4组件问题的布局优化问题,并分别采用梯度优化算法和遗传算法进行优化求解比较研究。结果表明,所提出的设计方法能够有效地实现随机振动响应下的组件结构布局优化设计,两种优化算法均能显著降低结构关键部位的动力学响应。     

自寻的导弹攻击机动目标的最优制导规律的研究及实现

提出一种适用于红外和雷达自寻的制导导弹的适应性强、制导精度高、易实现的最优制导规律。为解决工程实现的关键问题,提出了目标机动加速度模型。根据该模型并利用导弹导引头的AGC信号或雷达测距信号,给出了目标机动加速度、导弹与目标相对距离和距离变化率的估计算法。     

Efficient multi-response adaptive sampling algorithm for construction of variable-fidelity aerodynamic tables

Adaptive sampling is an iterative process for the construction of a global approximation model. Most of engineering analysis tools computes multiple parameters in a single run. This research proposes a novel multi-response adaptive sampling algorithm for simultaneous construction of multiple surrogate models in a time-efficient and accurate manner. The new algorithm uses the Jackknife cross-validation variance and a minimum distance metric to construct a sampling criterion function. A weighted sum of the function is used to consider the characteristics of multiple surrogate models. The proposed algorithm demonstrates good performance on total 22 numerical problems in comparison with three existing adaptive sampling algorithms. The numerical problems include several two-dimensional and six-dimensional functions which are combined into singleresponse and multi-response systems. Application of the proposed algorithm for construction of aerodynamic tables for 2 D airfoil is demonstrated. Scaling-based variable-fidelity modeling is implemented to enhance the accuracy of surrogate modeling. The algorithm succeeds in constructing a system of three highly nonlinear aerodynamic response surfaces within a reasonable amount of time while preserving high accuracy of approximation.     

MULTIVARIABLE MODEL REFERENCE ADAPTIVE CONTROL FOR A TURBOFAN ENGINE

ＭＵＬＴＩＶＡＲＩＡＢＬＥ　ＭＯＤＥＬ　ＲＥＦＥＲＥＮＣＥ　ＡＤＡＰＴＩＶＥ　ＣＯＮＴＲＯＬ　ＦＯＲ　Ａ　ＴＵＲＢＯＦＡＮ　ＥＮＧＩＮＥＦａｎＪｕｎ；ＨｕａｎｇＪｉｎｑｕａｎ；ＳｕｎＪｉａｎｇｕｏ；ＦｅｎｇＺｈｅｎｇｐｉｎｇ（Ｄｅｐ．ＯｆＰｏｗｅｒＥ...     

Kriging模型及代理优化算法研究进展

代理模型方法由于能显著提高工程优化设计问题的效率,在航空航天及其他领域得到了广泛重视,并逐渐发展成为一类优化算法,本文称其为代理优化（SBO）算法。在现有的代理模型方法中,如多项式响应面、径向基函数、神经网络、支持向量回归、多变量插值/回归、多项式混沌展开等,源于地质统计学的Kriging模型具有代表性,是一种非常具有应用潜力的代理模型方法。以飞行器设计领域的优化问题为背景,介绍了Kriging代理模型及应用于优化设计的理论和算法的最新研究进展。首先,概述了Kriging模型的基本理论和算法,并讨论了影响Kriging模型鲁棒性和效率的几个关键性问题。其次,回顾了Kriging模型理论和算法研究的3个最新研究进展,包括梯度增强型Kriging、CoKriging和分层Kriging模型。而后,分析提炼了基于Kriging模型的代理优化算法的优化机制和优化框架,给出了“优化加点准则”和“子优化”的概念,并介绍了目前常用的几种优化加点准则及其相应子优化问题的求解与约束处理;同时,还介绍了最新提出的局部EI加点准则以及代理优化的终止条件。最后,介绍了代理优化在标准测试函数算例验证、飞行器气动与多学科优化设计典型算例确认方面的研究进展,并对当前存在的一些关键科学问题以及未来研究方向进行了讨论。     

歼击机水平尾翼大轴的优化设计

为了研究歼击机水平尾翼大轴的结构设计,本文采用工程梁理论进行结构建模,将尺寸变量与坐标变量作为两个设计空间中的设计变量,其中,利用近似函数与黄金分割法相结合进行尺寸优化,再使用Nelder-M ead单纯形方法进行几何优化,分别进行交替优化,直至迭代收敛。实际算例的优化结果表明,与传统的经验设计相比,本方法对大轴结构减重效果明显,在工程上是可行的。     

中国航空工业疲劳与结构完整性研究进展与展望

随着中国航空事业的发展,航空疲劳与结构完整性成为影响飞机结构寿命、安全性、可靠性的关键问题之一。经过多年来的努力,飞机结构从最初的静强度、安全寿命设计理念逐渐发展成以疲劳与结构完整性为指导的研制理念和方法,并在型号中取得了成功应用,使得新一代飞机结构的使用寿命、可靠性和经济性得到很大的提升。随着技术的发展和新型号的研制需求,这一领域又出现了许多亟待解决的新问题。本文从航空工业角度梳理了自2000年以来中国航空结构疲劳研究的进展和主要成果,重点介绍了在航空材料/结构/工艺、分析评估理论研究、疲劳试验技术以及飞机寿命管理等方面的研究进展和应用概况,在此基础上从型号研制及工程发展角度提出了对中国航空疲劳需要重点关注的研究方向的建议,以期为中国航空结构技术发展提供借鉴。     

Adaptive double chain quantum genetic algorithm for constrained optimization problems

Optimization problems are often highly constrained and evolutionary algorithms(EAs)are effective methods to tackle this kind of problems. To further improve search efficiency and convergence rate of EAs, this paper presents an adaptive double chain quantum genetic algorithm(ADCQGA) for solving constrained optimization problems. ADCQGA makes use of doubleindividuals to represent solutions that are classified as feasible and infeasible solutions. Fitness(or evaluation) functions are defined for both types of solutions. Based on the fitness function, three types of step evolution(SE) are defined and utilized for judging evolutionary individuals. An adaptive rotation is proposed and used to facilitate updating individuals in different solutions.To further improve the search capability and convergence rate, ADCQGA utilizes an adaptive evolution process(AEP), adaptive mutation and replacement techniques. ADCQGA was first tested on a widely used benchmark function to illustrate the relationship between initial parameter values and the convergence rate/search capability. Then the proposed ADCQGA is successfully applied to solve other twelve benchmark functions and five well-known constrained engineering design problems. Multi-aircraft cooperative target allocation problem is a typical constrained optimization problem and requires efficient methods to tackle. Finally, ADCQGA is successfully applied to solving the target allocation problem.