基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

示温漆图像等温线提取算法

分析示温漆（TIP）图像特征,根据等温线附近产生局部梯度极值的特点,实验对比了4种边缘提取算法效果。根据实验结果,选用Canny算子提取等温线。提出在边缘提取前进行K means聚类处理,并对K means聚类算法和Canny算子进行了改进。提出了两种K means初始聚类中心的选择方法,更适于示温漆图像的分割。改进了Canny算子的内核,提升了等温线的质量。结果表明:该算法能够快速提取清晰、连续的等温线,效果良好,满足工程应用要求,已用于示温漆自动判读软件开发。      

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于灰色补偿反步法的机动指令跟踪控制

基于三自由度飞行动力学模型和运动学模型,提出了一种带有灰色补偿的反步(Back-stepping)控制方法,以实现某些预定的战术机动动作。首先,将飞行动力学模型和运动学模型分解成3个轴方向的相对简单的子系统;然后,针对3个子系统采用反步法分别设计出模型中没有干扰时的控制律,并采用GM(0,N)预测模型对不确定部分的模型参数进行辨识,进一步根据估计出的参数设计灰色补偿控制律;最后,根据3个子系统设计出的控制律解算出同时满足3个子系统渐进稳定的控制输入,这样使得整个系统渐进稳定。仿真结果表明,GM(0,N)预测模型能精确预测不确定模型参数,该算法能够高效实现预定的战术机动动作。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

新概念机翼尾流特性实验

大型飞机常采用开启襟翼以增大机翼升力系数,实现较大迎角的起飞和降落,而机翼在大迎角状态下,翼尖会产生能量集中且自由消散时间长的飞机尾涡,严重影响后续起降飞机的安全。基于Rayleigh-Ludwieg不稳定性,提出一种新概念飞机襟翼布局,通过水槽实验发现:新概念布局的襟翼对翼尖涡的消散具有明显的促进作用,不同参数组合下襟翼涡对翼尖涡的运动特性和能量变化的影响均有不同。实验结果也为飞机尾流控制的研究提供了参考,在满足飞行力学设计的基础上,合理运用增升装置构建四涡系统可以有效促进飞机尾流的消散,提高机场飞机起降效率。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。     

复合材料螺旋桨结构多目标优化设计

在螺旋桨桨叶结构设计的工程实践中,减轻重量和增加扭转刚度是两个主要目标,而复合材料的应用增加了螺旋桨结构的可设计性。以某复合材料螺旋桨为例,基于有限元方法,以桨叶的复合材料铺层数量与铺层角度为优化设计变量,以螺旋桨桨叶强度、弯曲刚度为约束条件,采用快速非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该复合材料螺旋桨进行多目标优化设计。得到了关于两个目标函数的帕累托解集,即综合考虑桨叶质量与扭转刚度两个指标的最优设计参数集。本文为复合材料螺旋桨的结构设计提供了一种有效的思路。     

基于人机闭环稳定性的舵机速率限制边界

舵机速率限制是造成电传操纵飞机人机耦合的主要原因。利用描述函数法对舵机速率限制非线性进行建模,分析舵机速率限制非线性、人机耦合发生频率及人机闭环稳定性间的关系,并基于此提出舵机速率边界的确定方法;以典型放宽静稳定性飞机为例,基于最优McRuer驾驶员模型,确定人机闭环稳定性所需的最小舵机偏转速率;基于开环起始点(OLOP)准则对所确定的速率限制边界进行验证。结果表明:本文提出的舵机速率边界的确定方法最小成本地避免了人机耦合;所确定的舵机速率限制边界与OLOP准则边界对应的舵机速率基本吻合,即所建立的舵机速率限制边界确定方法合理。