基于Tent映射的自适应混沌混合多目标遗传算法

提出一种Tent映射在计算机上实现的改进算法,有效解决了受计算机字长影响,Tent映射存在不动点和小周期的情况.将改进的Tent映射应用于混沌优化算法中,对基本NSGA-Ⅱ算法进行改进.使用混沌序列对初始种群赋值,提高算法收敛能力;使用改进的混沌搜索增强种群多样性;分别使用基本算法和改进算法对标准测试函数进行数值仿真.统计结果显示:改进的算法可以在保持高效率求解的同时,得到的非劣解在收敛性和多样性指标上均优于基本NSGA-Ⅱ算法.     

基于作战单元任务成功性的可修复备件优化

在分析作战单元任务及备件保障流程的基础上,在考虑装备系统冷备份和热备份的情况下,基于METRIC模型原理,建立了两级保障体制下的作战单元任务成功性评估模型.以备件购置费用为优化目标函数,作战单元任务成功概率为约束条件,运用边际方法给出了备件优化模型的求解方法.最后,通过实例对该方法进行了分析,优化结果符合作战单元备件配置实际情况,从而为部队装备保障指挥人员在作战单元执行任务前科学制定保障方案提供决策支持.     

定向结晶涡轮叶片蠕变/疲劳寿命的试验与分析

针对定向涡轮叶片的使用工况,提出了用于涡轮叶片蠕变/疲劳试验的方法,包括摩擦原理的夹具设计和标定及相关试验、计算和分析技术,并以某型定向涡轮叶片为例,介绍了该方法的实现。试验结果表明:试验方法能够模拟涡轮叶片考核截面在实际工作状态下的应力场和温度,利用所提出的试验方法和分析技术得到叶片的寿命数据是合理的。此次提出的基于构件的定向结晶涡轮叶片的蠕变/疲劳试验方法,对于涡轮叶片的定寿、故障预防、以及维修都有重要意义。      

1N ADN基推力器瞬态启动性能试验研究

为研究1N ADN基推力器的瞬态启动性能,给推力器在轨使用提供参考,通过设计推力器高空模拟热试车系列工况,研究了催化床不同预热温度、喷注压力、不同寿命阶段推力器的瞬态启动性能,获得不同条件下推力器开机加速性t90指标.结果表明1N ADN基推力器t90随预热温度的上升呈现先减小后增大的趋势;推力器喷注压力降低,t90变大;同时,研究了ADN基 推进剂地面存储时长对推力器的瞬态启动性能的影响,实验结果显示在存贮时间内,推力器t90指标保持稳定.     

大型客机机翼挂架接合位置定常吹气控制分析

对于采用下单翼布局翼吊发动机形式的大型客机而言,为了保证发动机与地面的安全距离,挂架高度较短,造成前缘缝翼被打断,大迎角下发动机短舱尾迹对其后方机翼上翼面的流动产生不利影响。采用数值模拟方法系统研究了在发动机挂架后方机翼上表面采用主动流动控制技术来提高着陆构型的气动性能。采用机翼+短舱构型研究了吹气参数对吹气效果的影响。结果表明:大迎角下,吹气可以抑制短舱后方机翼上表面的分离流动,使最大升力系数明显提高;吹气缝宽度、吹气质量流率由于会影响吹气总压的变化,对吹气效果的影响显著,对升力系数的影响量在0.05以上;吹气缝与上翼面夹角会影响能量注入的区域,对吹气效果有较大影响;吹气缝位置会影响吹气控制的范围,对吹气效果也有一定影响。分别对无短舱涡流片和有短舱涡流片的全机构型进行了校核研究。采用吹气措施之后,无短舱涡流片构型线性段升力系数增大约0.15,最大升力系数增大0.186,失速迎角增大1°;有短舱涡流片构型线性段升力系数增大约0.13,最大升力系数增大0.16。      

立方体式考夫曼离子推力器极靴结构设计

考夫曼离子推力器因具有高比冲、高效率、长寿命等特点,是应用于航天器电推进类型之一。过去研究主要集中在轴对称柱状结构考夫曼离子推力器,然而对于未来模块化立方体卫星,立方体构型推力器非常适合多推力器的组合、多推力器羽流集中中和,结构紧密并且减少航天器附件。为此,基于自主设计的立方体式考夫曼离子推力器,采用三维数值仿真方法对推力器放电室进行了计算分析,获取了不同阴极极靴内径下推力器放电室磁场分布,对比研究了不同极靴构型下放电室电子密度分布和电子温度分布。结果发现,增大阴极极靴内径使得磁场分布均匀性变差,放电室内壁电子温度升高,电子损耗增大,放电室出口离子密度降低。因此,对于本立方体考夫曼离子推力器,长宽高为15mm×12.5mm×15mm的阴极极靴构型最佳,既可保持较低的壁面电子温度,又有利推力器出口的离子均匀性。     

重点区域入侵安防设备系统可靠性建模方法

为了评估重点区域入侵安防系统设备可靠度,首先给出了重点区域安防系统可靠度的定义,以收集到的安防设备故障信息为基础,对这些数据进行指数分布检验与估计,得出安防设备的故障分布。然后对重点区域中各子区域以及安防系统中各类设备的具体功能进行分析,描述了区域及设备功能间的备份关系以及区域间、区域与设备间的可靠性关系,建立重点区域安防系统、子区域与设备的可靠性框图模型,运用混联可靠性框图计算方法得出重点区域安防系统可靠度。最后进行了实例验证,表明该模型可方便计算重点区域入侵安防系统的可靠度,验证了模型的有效性。     

神经网络在MIS子系统划分中的应用

在ＭＩＳ的开发过程中需要对ＭＩＳ进行子系统划分，本文提出了一种ＭＩＳ子系统划分的神经网络方法，即ＬＭ划分方法，该方法建立在Ｃ－Ｕ图的基础上，利用ＬＭ神经网络的学习和联想功能将一个ＭＩＳ划分成若干相对独立的子系统，实际划分结果证明，它是一种行之有效的新方法。     

基于长短时记忆神经网络(LSTM)的钟差预报算法

原子钟钟差预报在原子时计算和原子钟频率驾驭中发挥着重要的作用。长短时记忆神经网络（LSTM）预报算法能够处理多参数长期依赖关系的时间序列预报,以氢钟和铯钟实测数据为样本,通过构建LSTM钟差预报模型,降低了长期原子钟内部噪声以及原子钟漂移对钟差预报的影响,并以72h,240h和720h为预报时长,分别与线性多项式模型、灰色模型和Kalman模型原子钟钟差预报模型进行预报误差对比。研究表明,在240h以上的预报时长中,LSTM建模长期依赖关系的优势得以体现,相较于其他3类模型可以获得更高的预报精度。