基于备件保障概率的多级库存优化模型

 理想的备件配置方案应该通过费用和优化目标之间的综合权衡得出,在传统的多级库存优化模型中常以使用可用度、等待备件时间等参数作为备件库存优化目标,但国内型号研制部门和使用部门在制定备件库存方案时通常以备件保障概率作为优化目标确定备件库存方案。为解决上述问题,首先分析了备件消耗与补给行为;然后,构建了以备件保障概率为目标的多级库存优化模型并对目标函数特性进行分析;其次,基于拉格朗日乘子法原理给出了多级库存计算与优化流程;最后,应用研究结论进行多级库存备件需求量预测,并用商用软件对预测结果进行分析,验证了优化模型的可信性。     

三维编织碳纤维复合材料超声辅助车削可行性分析

根据三维编织碳纤维复合材料非均质性和各向异性的特点,将其车削加工表面分为四类典型表面.分别采用三种不同刀具对三维编织碳纤维复合材料进行了超声辅助车削和普通车削加工试验,分析了四类典型表面的粗糙度的变化规律,建立了三维编织碳纤维复合材料表面质量评价方案,并对超声辅助车削和普通车削加工过程中的切削力和刀具磨损进行了研究.结果表明,超声辅助车削加工三维编织碳纤维复合材料相对于普通车削,可以有效地提高工件表面质量,降低切削力,延长刀具寿命.     

射流宽度对激波会聚起爆的影响分析

为了研究射流入射喷口宽度对环形激波聚焦爆震起爆的影响,以氢气和空气混合物为例,对不同射流入射喷口宽度的环形激波聚焦爆震起爆过程进行了数值模拟。结果表明,当入射射流的温度为一定值时,不同宽度的环形射流入射喷口对应着不同入射压力Pin的临界值,当Pin大于该临界值时,其形成的激波聚焦才能够形成高温、高压区域,从而起爆爆震波;随着入射喷口宽度的增加,射流的入射强度增大,其对应的临界入射压力随之增大。     

TSK模糊神经网络及其约束优化学习算法

针对非线性动态系统特点,提出了一种基于TSK(Takagi-Sugeno-Kang)模糊模型的动态回归模糊神经网络DRFNN(Dynamic Recurrent Fuzzy Neural Network),该模糊神经网络由静态网络和动态网络两部分组成,其中静态网络用来实现规则的条件部分和解模糊部分的计算,由FIR动态滤波器实现的内反馈回归网络用来实现规则的结论部分,为了加快网络收敛速度,给出了基于约束优化算法的网络参数迭代算法,把网络结构优化和参数学习作为一个约束优化问题来解决.应用于非线性系统的辨识和控制仿真试验说明了DRFNN网络及其算法对解决非线性系统问题的有效性.     

高超声速再入钝头体表面热流计算

基于跟踪流线的轴对称比拟法,采用纯工程算法、Euler数值计算与边界层内工程算法相结合的方法,对高超声速再入钝头体的表面热流进行了计算,并将计算结果与风洞实验数据进行了对比,两者吻合较好,验证了两种工程算法在计算高超声速飞行器热环境方面的正确性.将两种工程算法与数值求解N-S方程进行对比,表明工程算法在迎风面的热流计算方面有较高的精度,节约了计算时间,很好地满足高超声速飞行器概念研究和设计的需要.      

基于灰色预测的加速试验机理一致性判定方法

确定失效机理一致性条件是保证加速试验正确性的前提之一.由于现有的一致性判定方法只能利用加速试验数据,不能指导加速试验设计,因此需要一种基于强化试验数据的一致性判定方法.针对工程中强化试验数据少的特点,选取可以处理少数据的灰色预测,给出了一致性判定的新方法及流程.该方法通过将灰色预测中的GM(1,1)和等维新息模型相结合,找出强化试验数据的趋势改变点,在加速试验之前得到机理一致性变化的条件.通过在加速度计中的应用案例,验证了该方法的可行性.     

民机初始备件方案的优化

针对航空公司降低初始备件费用、提高机群出勤率的运营需求,提出了基于最大化边际效应的初始备件方案优化方法.介绍了以单类产品为对象、以保障概率为约束的泊松分布备件计算模型,并使用该模型计算了一个初始备件方案案例.给出了以初始备件项目清单为对象、以备件费用为约束的使用可用度最大的优化模型和实施步骤.利用备件优化软件对初始备件方案案例进行了备件费用相同和使用可用度相同两种情况下的优化,给出了费用-效能曲线图和优化方案数据表,通过曲线图上数据的比较可以看出使用可用度和备件费用分别得到了提高和降低,通过对数据表的分析可以看出各类备件数量变化的趋势符合备件优化模型原理.结果表明优化方法对解决航空公司的初始备件方案优化问题具有良好的适用性.     

旋翼多维振动最优调整方法

针对直升机旋翼系统非线性、难以建模的特点,采用径向基函数(RBF,Ra-dial Basis Function)神经网络建立直升机旋翼动平衡调整模型.根据约束条件以直升机机身振动值作为目标函数建立适应度函数,以旋翼系统的调整参数为优化变量,进行神经网络学习和优化.利用粒子群优化(PSO,Particle Swarm Optimization)算法对适应度函数进行寻优,获得当直升机振动最小时的桨叶的调整参数.实验结果表明:PSO算法寻优效率方面高于遗传算法;RBF神经网络和PSO算法相结合可以有效地实现直升机旋翼动平衡调整.     

成飞公司实验室数字化管理系统的开发及应用

根据2006年试运转的经验和教训,配合APMDIS和ERP的升级,成飞公司对生产过程中的瓶颈——试验提出了进一步实施流程优化的要求。按照总体安排,为进一步优化试验流程,完善数字化建设,更好地提高成飞公司的设计、科研、生产能力,成飞公司于2007年开展了实验室数字化管理(TDM)系统的开发及应用课题研究。