航空发动机直通型篦齿径向变形稳健性优化

为了降低参数不确定性对发动机直通型篦齿径向变形的影响,提出了一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)和概率分位数区间模型的稳健性优化方法。通过LS-SVM建立参数与篦齿径向变形的响应面近似模型,考虑到参数不确定性分布类型的差异性,采用概率分位数区间方法建立稳健性优化模型,对篦齿结构径向变形进行了稳健性优化设计。结果表明:优化后的篦齿结构径向变形概率分位数区间比优化前减少6%,参数灵敏度分析结果也验证了该优化方法的有效性。     

外弹道加权最小一乘模型研究与应用

工程技术领域中常常要求算法具有较强的稳健性。本文讨论了最小一乘和加权最小二乘相比于传统最小二乘的优势，根据实际工程需要，引入自变量权系数设置方式，并采用遗传算法提高算法的收敛速度，提出适用于工程计算的加权最小一乘模型。通过弹道数据的仿真计算，加权最小一乘算法能够克服异常数据所带来的影响，减小各种相对误差水平，表现出较强的稳健性，验证了该算法的有效性和正确性。     

基于神经网络响应面的机翼气动稳健性优化设计

针对不确定性因素引起飞机性能波动的现象,探讨了机翼气动优化设计过程的稳健性问题;建立了面向速度和扭转角两个不确定性因素的气动性能稳健性约束模型;在利用MATLAB构造基于均匀设计法的BP(Back Propagation)神经网络响应面基础上,应用遗传算法对机翼分别进行考虑稳健性约束和不考虑稳健性约束的气动优化设计,得到两种不同的优化方案。计算结果表明:两种优化方案的最大升阻比都比初始方案的大;在巡航马赫数下,与不考虑稳健性约束的优化方案相比,考虑稳健性约束的优化方案的最大升阻比小0.027 9,但在马赫数、扭转角对应范围内其最大升阻比的变化量分别小0.034 0和0.001 6,其他气动性能参数也更加稳定,波动更小,气动性能具有更好的稳健性,从而证明本文方法进行机翼气动稳健性优化设计是可行、有效的。     

基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计

为解决传统基于蒙特卡洛模拟的稳健性优化方法计算效率较低的问题,提出一种基于均值一次二阶矩方法的稳健性优化设计方法。首先,利用泰勒展开方法将函数在随机输入参数均值点展开;然后,利用一次二阶矩方法求解函数的均值以及标准差;最后,结合分位数区间方法建立稳健性优化模型并进行优化求解。优化结果显示,与基于蒙特卡洛模拟方法相比,提出的稳健性优化方法在保证计算精度的情况下,计算时间仅为其1%左右,更加适合工程稳健性优化计算。     

考虑飞行条件变化和制造误差的气动优化方法

提出一种渐近全局代理模型方法以提高稳健优化中的代理模型的精度.基本思路是连续成批地在样本空间的全局和局部均加入新样本点,不断提高代理模型的全局拟合精度.将基于渐近全局代理模型稳健优化方法应用于高亚声速翼型设计,结果表明不仅目标值阻力系数具有稳健性,对飞行条件的小幅度变化和制造误差不敏感,而且力矩系数的约束也具有稳健性.     

用田口方法提高航空发动机FADEC系统的稳健性

根据FADEC系统的可靠性特点,运用日本质量工程学家田口玄一博士所提出的“田口方法”,对FADEC系统的各种稳健性指标进行了分析,并讨论了以信噪比为依据所进行的稳健性设计流程。实践证明,田口方法对于提高航空发动机FADEC系统的稳健性是十分有效的。     

涡轮转子径向变形多目标协同稳健性优化

考虑到涡轮转子径向变形对涡轮叶尖径向间隙以及篦齿径向封严间隙的影响,提出涡轮转子径向变形多目标协同稳健性优化方法。利用基于Kriging模型的分布式协同响应面法(DCRSM)分别建立涡轮转子和涡轮篦齿的参数与径向变形间的响应面模型,并求解单目标下的稳健最优解。采用理想点法建立涡轮转子和篦齿径向变形多目标协同稳健性优化模型,并进行多目标协同稳健性优化求解。优化结果显示:提出的多目标协同稳健性优化方法与单目标稳健性优化方法相比涡轮转子和篦齿径向变形量的标准差分别降低了2.6%和4.9%。提出的方法为涡轮转子参数设定提供一定的参考。      

基于最小一乘的跑道入口高度计算

跑道入口高度是关系着飞机能否安全着陆的关键参数,在其计算中需要采用曲线拟合预测的方法。目前大多是采用基于最小二乘准则的拟合方式。由于最小二乘准则的局限性,当下滑道随机误差不满足正态分布,在飞行数据中出现异常点时会给预测带来较大误差。将最小一乘方法引入到跑道入口高度计算问题中,提高了算法的稳健性,很好地克服了这一问题。     

涡轮盘结构可靠性与稳健性综合优化设计

初步建立1种综合考虑结构疲劳可靠性与稳健性的航空发动机涡轮盘优化设计方法。根据涡轮盘的结构设计准则,以轮盘的轻质化和低循环疲劳寿命的稳健性作为目标,以结构强度和疲劳可靠性作为约束,采用随机优化方法对轮盘进行优化设计。设计结果表明:由于量化考虑了轮盘的安全性,所以能够得到更精确的约束,从而使轮盘设计质量更轻;而针对稳健性的优化,则降低了低循环疲劳寿命对载荷和材料参数波动的敏感性,提高了涡轮盘的稳健性。     

基于混沌粒子群优化算法的压气机盘低循环疲劳

压气机轮盘低循环疲劳寿命受很多随机参数的影响,具有很大的分散性,因此,对压气机盘低循环疲劳寿命进行稳健性设计具有重要的意义.在对疲劳寿命概率分析的基础上,结合RBF神经网络与混沌粒子群优化算法,利用混沌粒子群优化的动态收缩搜索区域的搜索特性,通过对随机参数进行优化进行压气机轮盘低循环疲劳寿命稳健性优化设计,使得疲劳寿命对参数的敏感度降低,概率区间减小,计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.     

复合材料格栅加筋结构稳健性优化设计

先进复合材料格栅加筋结构有较高的结构效率和较好的设计性能,在航空航天领域有着广泛的应用。本文采用等效平铺刚度模型对格栅结构进行了力学分析,指出其屈曲载荷的求解方法,并用区间方法对工程中的非概率不确定因素进行定量,用遗传算法对格栅结构进行了可行稳健性优化设计。将稳健性优化的结果与传统优化的结果进行了比较,结果表明,稳健性...     

LS-SVM稳健设计及正则化性能分析

LS-SVM(最小二乘支持向量机)把传统的支持向量机求解由二次规划变为求解线性方程组问题,使得在计算效率和算法设计的简单性上都有很大提高。然而,LS-SVM由于其误差函数是二次函数,对训练样本中的野值比较敏感,采用传统的LS-SVM方法,容易歪曲系统,并可能直接导致函数逼近失败。针对这一情况,基于最优化理论及稳健估计思想,提出了RLS-SVM(稳健LS-SVM)的设计方法。数值计算表明,在有野值的情况下,RLS-SVM对函数逼近具有良好的稳健性。另外,分析了正则化因子与核函数的选择对逼近性能的影响,并给出了在不同情况下的一些使用规则。     

涡轮叶片多学科可靠性及稳健设计优化

为了得到一种适用于涡轮叶片复杂结构并同时考虑可靠性及稳健性的多学科设计优化方法,将6sig-ma可靠性及稳健设计优化方法与多学科可行方法(MDF)相结合,采用二阶Taylor展开法进行可靠性及稳健性分析,实现了涡轮叶片多学科6sigma可靠性及稳健设计优化。使用Kriging近似模型并不断提高模型精度,解决了多学科可行方法计算量较大的问题。实例分析表明,与确定性多学科设计优化相比,采用该方法得到的涡轮叶片可靠性及稳健性均有大幅度提高,同时设计目标最优,满足工程应用的要求,验证了该方法在工程应用中的可行性。     

基于稀疏表示的多雷达信号二维融合处理

多雷达信号融合通过对多视角和多频带雷达信号进行相干融合,可以提高图像的距离和方位向分辨率.为了克服基于谱估计的多雷达信号融合方法稳健性严重依赖于散射点个数估计精度和二维极点配对精度的问题,在深入研究逆合成孔径雷达(ISAR)信号的基础上,构造了多雷达信号二维融合的线性表示模型,将融合处理转化为一个信号表示问题;充分挖掘...     

涡轮转子径向变形稳健性优化设计

考虑到参数不确定性对转子径向变形的影响,提出了1种基于分布式协同响应面的涡轮转子径向变形稳健性优化方法。首先,利用Kriging模型建立各部件参数与径向变形响应面子模型,然后利用分布式协同响应面方法建立全局参数与转子径向变形的系统响应面模型。其次,利用系统响应面模型建立涡轮转子径向变形稳健性优化模型,并采用果蝇优化算法来进行稳健性优化求解。优化后涡轮转子径向变形的均值以及标准差比优化前分别降低了7.3%和4.97%,计算结果表明:该方法在工程应用中的可行性和有效性。     

会计稳健性研究述评

投资者利益保护是资本市场健康发展的永恒主题,而资本市场上的信息不对称严重阻碍了投资者投资回报的获取。会计稳健性是重要的会计信息质量特征,能够有效缓解公司内外部的信息不对称,抑制管理层的机会主义行为,保护投资者利益。从会计稳健性的定义与分类、计量方法、存在性三个方面对国内外相关文献进行梳理并作了简单评述,以期为我国特殊制度背景下的会计稳健性研究指明可能的方向。     

高速可拆卸转子止口连接结构稳健性设计方法

采用止口连接结构,提出了可拆卸转子结构设计方案。通过分析止口结构刚度损失模型,得到了连接机构对转子整体刚度的影响加速增加的特征。进而通过非线性有限元接触分析,得到其刚度稳健性设计方法。结果表明:增大止口局部刚度,连接结构设计时避免弯曲应变能集中,保证弯曲临界转速距工作转速有20%裕度,这样可以提高转子的刚度稳健性;止口连接设计为紧度配合,提高轴向压紧力,优化止口局部结构等方法,这样可以提高转子的接触状态稳健性。      

指数信号模型中参数的稳健估计

 给出了阻尼指数信号模型中参数的M 估计和Bootstrap M 估计; 基于Prony 方法给出估计的重新定义和新算法; 并且在较弱的条件下证明了这些估计的相容性; 最后利用Huber 函数给出了两种估计的模拟结果, 结果表明这两种估计的稳健性和精度都比传统的最小二乘估计好。     

基于稀疏表示的高分辨距离像自动目标识别(英文)

稀疏表示作为一种新的信号分析方法,近年来受到越来越多学者的关注。本文提出一种基于稀疏表示的自动目标识别方法用于识别地面运动目标类别。文中使用稀疏理论分析高分辨距离像信号结构,使用稀疏系数描述高分辨距离像结构特征。为了验证文中方法在高分辨距离像自动目标识别中的可行性和有效性,本文进行了大量二至六类目标识别实验。结果证明,本文提出的高分辨距离像目标识别方法在满足计算实时性要求的条件下具有良好的目标识别能力,并在目标类别数增加的情况下具备较好的识别稳健性。     

考虑重心位置不确定性的无尾无人机优化设计

飞机的飞行性能与重心(CG)位置密切相关,尤其是后掠式无尾飞机的重心位置对其飞行性能影响更甚,如果重心位置发生变化,升力分布随之改变,进而影响飞机航时。针对这个问题,从气动布局和设计方法两方面,设计了一种航时对重心位置不敏感的无尾无人机(UAV)。气动布局上,提出了利用螺旋桨动力配平纵向力矩的鸥翼(GW)布局,以减小重心位置变化对升阻特性的影响;设计方法上,采用稳健性优化设计(RDO)理论,分析重心位置不确定时的航时低敏感度问题。以一架小型电动无人机为研究对象,建立了无尾无人机稳健性优化设计环境,包括总体设计、代理模型构造以及稳健性优化。分析结果表明:利用螺旋桨动力配平的鸥翼布局使重心可用范围增加了5%;静安定裕度在5%~15%变化时,该布局可以有效提高航时稳健性。采用稳健性优化得到的无人机几何参数,大幅度降低了重心位置对航时的影响,显著提升了满足约束的概率。