固体火箭冲压发动机补燃室的响应面法优化设计

影响固体火箭冲压发动机补燃室燃烧效率的因素很多,且各因素对燃烧效率的影响很难用精确的解析函数式来表示。采用基于正交多项式的响应面法结合数值模拟的优化方法对某实验发动机补燃室进行了设计,结果表明:这种优化方法可以减少为得到近似函数式而对补燃室流场进行计算的次数,节省计算时间,能方便地对发动机补燃室各个参数进行优化与分析。     

合成射流激励器实验及结果分析

设计了合成射流激励器及实验测试系统。对两大小不同激励器工作于不同驱动频率及激励电源电压幅值分别进行了实验，并对激励器出口速度进行了分析。实验测得的合成射流出口最大峰值速度可达5m／s，驱动频率对激励器出口射流速度影响直接明显，且合成射流激励器有工作频谱范围限制。通过频谱分析显示，只有最大峰值频率与激励频率相等或接近，而且各峰值频率与最大峰值频率成倍频关系时，合成射流激励器将电能转化为合成射流动能的效率才能达到较高。     

基于全模式遗传算法的飞行器最佳变轨策略研究

基于最优控制理论建立的飞行器变轨问题数学模型是一个复杂的两点边值问题,传统方法解决该问题经常存在发散等问题.提出的全模式遗传算法具有简单易行、高效的特点,且不需要方程的导数等信息.算例表明该方法非常适合解决此类飞行器变轨问题.     

应用合成射流技术增强燃气/氧气掺混

为增强燃气／氧气的掺混，基于旋涡系统的非线性控制理论，在合成射流激励器的简化模型基础上，对激励器组处于不同工作情形下增强燃气／氧气的掺混流场进行了数值模拟和分析比较，结果表明：合适的激励器工作组可以显著增强燃气／氧气的掺混程度及换热，合成射流的控制效果与激励器的布局、强度和相位等密切相关。     

基于全模式遗传算法的导弹/固体冲压发动机一体化优化

在综合考虑固体火箭冲压发动机设计、导弹气动特性和外弹道关系的情况下,详细分析了各设计变量,并建立了空空导弹总体／冲压发动机一体化设计优化模型。针对在优化过程中遇到的无显式约束问题,提出了一种高效全模式遗传算法,并分析了其收敛性。计算结果表明,与其它算法相比,全模式遗传算法具有极强的全局寻优及高速收敛能力：一体化优化设计优于工程设计方法,可有效提高导弹总体性能。     

合成射流流场数值模拟及激励器参数分析

建立了将合成射流激励器腔体、出口喉道及外部受控流场作为单连域计算处理的全流场计算模型———X L模型,并进行了二维数值计算。基于数值计算获得的激励器出口数度分布,对合成射流激励器结构参数及驱动因素对合成射流的影响进行了分析,得到了表示激励器参数和出口最大速度关系的相关函数,为设计强劲且高效率的合成射流激励器提供参考。     

基于全模式遗传算法的飞行器最佳变轨策略研究

基于最优控制理论建立的飞行器变轨问题数学模型是一个复杂的两点边值问题，传统方法解决该问题经常存在发散等问题。提出的全模式遗传算法具有简单易行、高效的特点，且不需要方程的导数等信息。算例表明该方法非常适合解决此类飞行器变轨问题。     

连续推力最优变轨的一种优化解法

根据最优控制理论设计最优控制模型，将求解最优变轨问题转变成求解两点边值问题（TPBVP）；采用一阶梯度法进行粗略计算，得到近似的初值；采用邻近极值算法进行精确计算，得到了满意的结果。