聚硫密封胶与氟硅密封胶人工加速老化研究

文章研究航空用聚硫密封胶(XM-22B、XM-23)与氟硅密封胶(FVMQ)的人工加速老化行为.对XM-22B和FVMQ试样进行热空气老化、对XM-23试样进行氙灯老化,对密封胶的表面形貌及力学性能进行测试分析,用FT-IR分析密封胶老化前后化学基团特征峰的变化.研究表明:密封胶老化前后的光泽度变化不大;老化28 d后,密封胶的拉伸强度随老化时间的延长变化不明显,XM-22B热空气老化和FVMQ热空气老化试样的拉伸强度分别升高了2%和5%,XM-23氙灯老化的拉伸强度降低了3%;无论是热空气老化还是氙灯老化,密封胶的邵尔A硬度均有所增大,XM-22B、XM-23和FVMQ试样的硬度分别增大了15%、23%和11%;红外光谱分析表明氤灯老化28 d后,XM-23没有发生链降解.     

基于协同优化方法的多学科非概率可靠性优化设计

针对传统多学科优化是基于确定性的优化设计方法,为了获得更为可靠的结构设计,在设计中考虑了不确定因素对结构性能的影响.本文将非概率可靠性优化方法与多学科优化设计方法相结合,引入了非概率可靠性指标,提出了一种新的基于协同优化方法的非概率可靠性多学科优化设计方法.同时采用了基于均匀试验设计的响应面方法来近似学科优化,提高了遗传算法的收敛速度,降低了计算量.最后通过对跨声速机翼气动结构多学科可靠性优化设计算例的计算,验证了本文提出的方法能够保证设计解的可靠性,对工程实践具有一定的指导意义.     

飞行控制用无刷直流电动机的优化设计

飞行控制中机电作动系统的发展是全电飞机的重要技术之一,而高速大功率密度的无刷直流电动机是其中的关键部件.为解决无刷直流电动机设计中的非线性优化问题,提出了使用遗传算法进行优化设计.为解决无刷直流电动机多目标优化问题,采用了多目标函数变量加权法,将多目标函数变成单目标函数进行优化计算.在计算中,为达到无刷直流电动机全局优化的目的,采用随机产生离散初始种群及随机交叉操作和变异操作方法.但由于采用随机交叉和变异操作,优化结果始终是发散的.为此采用优秀个体保护策略,加快了优化设计的收敛.在满足技术要求的前提下,通过计算达到了减小电机的体积重量、减小转子转动惯量及机电时间常数、提高无刷直流电动机功率密度的目的.      

飞机环境控制系统的模糊控制研究

地面实验表明,采用传统PID(Proportional-Integral-Differential)控制方法的飞机环境控制系统不能很好的解决电子设备和座舱的温度控制问题.采用了基于遗传算法优化的模糊控制方法,根据系统不同的工作任务,分别采用了2种模糊控制规则.通过优化输入输出变量的隶属度函数参数,使得新的模糊控制系统具有响应快、超调小、稳态精度高的特点.仿真表明,该模糊控制系统优于原系统并且能够满足飞机环境控制系统的设计要求.      

高强度钢锌、镉镀层加速腐蚀试验方法研究

采用加速盐雾、正交设计浸渍和合成海水浸渍3种加速腐蚀试验方法,考察了高强度钢锌、镉镀层实验室加速腐蚀与厦门外场大气腐蚀的相关性,由加速盐雾试验得到了适合于锌镀层的相关系数为0.995 2(显著相关)的线性回归方程.结果表明,加速盐雾试验对于锌、镉镀层的腐蚀均有明显的加速作用,正交设计浸渍试验中不含S2-的溶液对镉镀层的腐蚀有明显的加速作用,合成海水浸渍试验对镉镀层的腐蚀有明显的加速作用.      

按区域惩罚划分的并行多目标遗传算法

解决多学科设计优化问题的多目标遗传算法通常面临着大计算量的挑战,提出了一种新型的并行化算法来提高其效率.全局个体均匀的分布在各个进程,首先从所有的进程中获取全局范围的Pareto最优解极值,并发送给每个进程,再由这些极值来构造各个进程自己的惩罚函数.通过惩罚函数给个体添加约束来划分各个进程的收敛区域,同时采取优化措施保证每个进程加速收敛并且收敛区域没有重叠和遗漏,这样每个进程只需收敛到特定的一段Pareto最优解,降低了计算量;同时由于进程间交换的数据量小,保证了效率的提高.通过与串行算法(NSGA2)和其他的并行化算法比较,显示了该算法的有效性和先进性.     

设计敏度在气动弹性遗传优化中的应用

利用遗传算法和遗传/敏度混合优化算法对某复合材料机翼进行气动弹性优化设计研究,并提出在使用这两种算法时根据设计敏度信息计算设计变量的重要性指标、从而确定主要和次要设计变量、进而调整设计变量变化域的方法,以提高算法的寻优效率.研究表明:设计变量变化域的定义直接影响遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的寻优效率,特别是单独使用遗传算法时影响程度更大;定义时应该在确保设计空间包含足够的优秀可行解的前提下,尽可能地缩减搜索空间.所提出的基于设计敏度调整设计变量变化域的方法在实际应用中能取得较好的效果:该方法既能明显提高遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的搜索效率,又能显著增强两种算法辨识可行域的能力.      

遗传算法在电子战干扰规划中的应用

电子对抗干扰资源任务规划问题对于充分发挥干扰机作战效能,取得最佳干扰效益有重要作用.结合现代电子战特点,利用搜索论推导出了干扰机压制概率的计算公式,建立了干扰任务分配模型,并阐述了传统匈牙利方法在这一问题处理上的局限性.结合智能优化算法,提出了基于遗传算法的干扰资源优化分配模型.解决了优化分配模型所需的符号编码方式,并给出了相关的选择、交叉、变异等遗传算子的具体设计.利用该模型,解决了2个实例.结果表明,该模型在干扰资源任务配置问题上具有很强的实用性,遗传算法可以有效地辅助指挥员解决干扰资源部署决策这一复杂而困难的问题.     

腐蚀条件下机翼主梁的疲劳寿命修正系数

针对歼击机主要疲劳关键件——机翼主梁,采用模拟试件进行加速试验环境谱下相当于地面停放不同年限的预腐蚀及谱载下疲劳试验,获得地面停放腐蚀影响系数C随地面停放年限T的变化曲线;由构成空中局部环境谱的各单一介质对谱载下寿命的影响试验,按百分比加权组合的方法获得空中腐蚀疲劳影响系数K.综合考虑C-T曲线与K,计算出不同无腐蚀条件下寿命和飞机年飞行小时数的组合所对应的腐蚀条件下机翼主梁疲劳寿命修正系数.为修正无腐蚀条件下寿命,从而评定腐蚀条件下机翼主梁寿命奠定了基础.     

解决排班问题的多目标优化模型及算法研究

为提高排班结果的准确性可靠性,提出了排班问题的多目标优化模型,并应用改进的基于信息熵的自适应遗传算法求解模型的最优解.同时引入分割集和模拟退火算法的思想进行优解的选择.通过对航空公司机组排班问题的仿真比较,模型的正确性和先进性得到了验证.