基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。     

不同压力环境下竖直平板表面自然对流散热实验

飞行器从地面上升到太空的过程中所经历的大幅度环境参数变化,会导致飞行器及机载设备出现"超热"、"过冷"和"热分层"等现象。为得到不同环境压力下的关键参数--自然对流换热系数,本文搭建了一个能提供不同气压和环境温度的封闭试验舱,对在不同压力环境(0.0001,0.01,0.1,0.2,0.5,1,10,50 kPa和常压)下几种固定加热量(75,150,300 W/m²)的竖直平板散热进行了实验研究,通过对辐射散热和对流散热的分析比较,获取不用工况下气体的对流换热系数。结果表明:对流换热系数在绝对气压小于1 kPa时非常小,可以视作为0;在绝对气压大于1 kPa时,对流换热系数随压力的升高呈2次方增加;通过对环境物理参数的无因次化处理,得到的准则式方程可用于1~100 kPa的环境压力。     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

双机协同无源定位的飞行试验方法研究

分析了基于测向交叉定位的双机协同无源定位原理,构建了误差模型,给出了影响定位误差的因素。并从双机定位基线、目标机进入距离和目标机进入方位三个因素进行了双机协同无源定位误差的仿真。通过基于定位精度要求的试飞剖面设计,给出了两种典型的双机协同无源定位试飞航线,并给出试飞结果评估的方法和流程。     

基于嵌套网格的CHN-T1标模数值模拟

为响应第一届航空CFD可信度研讨会(AeCW-1),对CHN-T1标模翼身-尾翼组合体构型采用两种RANS求解器进行了基于结构化嵌套网格的网格收敛性研究和抖振特性计算,并与对接网格结果进行了对比分析。参考AeCW-1网格生成指南自主研发了一族以约3.3倍规模增长的稀-中等-密-特密嵌套网格系列。相比于分区点对接网格,融合了贴体网格和笛卡尔网格优势的嵌套网格从根本上降低了网格生成难度,单块网格拓扑形式更为合理且正交性较好,同时能够有效地平衡近场和远场的网格量。对于跨音速运输机构型,同等规模下嵌套网格的物面网格密度较对接网格更大,能够对激波和分离等复杂流动进行更理想的预测。对比计算过程中,自研求解器OFS3D表现出了较高的嵌套网格计算效率和可靠性,而NASA CFL3D求解器的嵌套网格计算能力有待进一步挖掘和验证。计算还发现,不同湍流模型得到的表面压力分布、分离区大小以及最大升力系数存在差别,而风洞模型支撑和机翼静气弹变形对飞行器力矩特性预测影响较大。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

飞行仿真气动力数据机器学习建模方法

基于机器学习思想,提出了一种大空域、宽速域的气动力建模方法。该方法利用飞行仿真弹道数据辨识的气动力数据,采用人工神经网络技术,实现了对高度、速度、姿态和舵偏角等多维度强非线性特性的全弹道气动力数据的高精度逼近。首先,分析了神经网络层数、隐含层神经元个数等对建模误差的影响,通过对典型弹道气动数据的神经网络建模计算,确定了较合适的神经网络层数和较优的隐层神经元个数。进而,利用飞行仿真的弹道数据辨识出沿弹道的气动力,采用神经网络建立了包含多个弹道融合的气动力模型,输出量分别为三轴气动力系数和力矩系数。最后通过气动模型输出量与原样本数据的对比,以及4条未参与训练弹道气动数据的预测,验证了该气动力建模方法具有较高的精度。建模结果表明:采用神经网络方法建立的飞行器气动力模型,对拟合多源耦合输入全弹道非线性气动力是可行的和有效的,在样本覆盖的高度、速度、姿态和控制舵偏角范围内,气动力拟合能力较强,并具有一定的外推性。该项研究可以为基于飞行试验数据的气动建模提供新的方法,并且能为飞行器气动力数据挖掘、飞行仿真和总体性能分析提供参考。     

石英谐振加速度传感器芯片设计与仿真

分体式石英谐振加速度传感器在性能提升上受到装配误差等因素的影响较大,故提出一种全石英谐振加速度计芯片结构,包括下层的硅结构和上层的石英结构。下层的硅基底仅作为支撑结构进行加工制作,敏感单元为全石英材料,硅结构与石英结构键合到一起,结构加工完成后去除硅材料,以释放石英敏感单元。整体结构为中心对称,包括质量块、音叉结构、微杠杆结构和应力分配梁,芯片通过微杠杆结构来增大传感器的灵敏度,并通过应力分配梁使石英音叉两根振梁上的内应力均匀一致。通过仿真验证了设计的有效性,仿真的差动灵敏度为35Hz/g。     

光线追踪求交算法的研究及其实现

本文对光线追踪求交算法进行了深入讨论。文中结合形体设计实例说明了此算法的正确性和实用性。     

不同酚醛树脂对芳纶纸蜂窝性能的影响

为研究酚醛树脂对芳纶纸蜂窝性能的影响,本文采用两种不同的酚醛树脂制备芳纶纸蜂窝芯材,对所制备蜂窝芯材的压缩性能和剪切性能进行测试,同时结合蜂窝端面树脂分布观察、树脂与芳纶纸接触角测量等方法,分析了两种树脂所制备蜂窝芯材性能出现差异的原因,结果表明：树脂中溶剂水的挥发速度、树脂与芳纶纸之间的表面张力会影响树脂在蜂窝壁上的树脂分布;蜂窝芯材树脂含量相同时,其节点两侧的树脂胶柱有利于提高蜂窝芯材压缩强度,但树脂堆积在节点后会降低蜂窝壁厚,造成蜂窝的剪切强度和模量下降。