前加载翼型多点综合优化设计

前加载翼型具有低头力矩小、隐身性能好的特点,能够对气动和隐身特性进行合理折中,是理想的飞翼布局飞机截面翼型。首先介绍典型翼型参数化方法和评估方法,并对前加载翼型外形的控制能力进行评估,结果表明Hicks-Henne方法和CST方法对前加载翼型外形的控制能力较强,并且CST方法参数个数较少。然后依据飞翼布局飞机设计需求,在确定翼型设计状态和优化设计模型的条件下,将CST翼型参数化方法、N-S方程数值求解方法和遗传算法相结合进行前加载翼型多点综合优化设计,得到比参考翼型具有更大相对厚度和更优气动特性的设计结果。     

基于遗传算法的2 维叶型优化设计

为得到具有宽广低损失工作范围的静子叶片,采用基于遗传算法的优化平台对3个不同载荷水平的静子叶栅叶型的型面、安装角及弦长进行优化设计。通过比较3个叶栅优化前后的正常特性线,认为尾缘"负载荷区域"对改善叶栅性能是有益的,且其对叶栅性能的改善效果与叶片载荷有关。结果表明:优化后叶栅性能在设计点和非设计点都有明显改善;叶片表面等熵马赫数分布类似控制扩散叶型,最大载荷点位置前移,叶型前段弯度增加,尾缘出现"负载荷区域"。     

进化神经网络响应面法在结构可靠性中应用

针对传统可靠性分析方法的缺点,研究了网络拓扑结构和权值自适应调整的进化神经网络响应面,以用于实现隐式功能函数的全局映射。给出了基于遗传算法的神经网络响应面的构建步骤和样本点的选取方法。用训练好的神经网络代替可靠性分析中的有限元计算,大大提高了计算效率。通过工程实例与蒙特卡罗法、传统响应面法进行了对比分析,证明了该方法的有效性和实用性,为大型复杂结构的可靠性分析提供了一条高效的途径。     

先进无人机翼型气动设计方法研究

探讨了传统的优化设计方法和反设计方法在翼型设计中的应用,针对遗传算法存在计算量大、精度低的不足,以及反设计方法难以提供合理目标压力分布的难题,为提高已有气动设计方法的工程实用性,将基于遗传算法的优化方法与反设计方法结合起来进行了翼形的气动外形设计.结果表明,所采用的翼型设计方法是正确、有效的.     

多级轴流压气机S2正问题气动性能优化

将求解多级轴流压气机特性的S₂正问题计算程序集成在ISIGHT优化软件上,构建压气机S₂正问题气动性能优化平台.针对某4级轴流压气机,通过调整沿径向截面的叶栅弯角、叶栅稠度、叶型最大相对厚度等参数,考核设计几何参数对S₂正问题计算效率目标函数的影响程度,择优选取设计参数作为优化变量,建立响应面模型,结合遗传算法,对目标函数进行优化.结果显示压气机特性整体提高,设计点压比增加19.6%,效率提高4.66%,折合转速1.0下的稳定裕度增大到22.32%,验证了构建优化平台在压气机气动设计中的实用价值,可供内流叶轮机气动性能优化设计参考.      

基于IOCDGA的模糊目标柔性作业车间调度优化

具有模糊目标要求的柔性作业车间调度,是柔性作业车间调度的扩展,它能够满足生产实际中对成本、生产周期及交货期等多方面指示的要求。与多目标调度相比,它还能够处理非精确指标要求问题,并且可以满足关键零件的特殊要求。为了实现对具有模糊目标柔性作业车间调度优化,提出了一种具有个体优化群体多样性的遗传算法（IOCDGA）,以加快收敛速度,避免早熟问题。该算法针对文中的编码方法,定义了群体平均差及熵,用来表示群体的多样性指标。通过多样性指标控制交叉率和变异率,该算法的进化侧重于单个或少数个体达到最优,而不是传统GA中的全部个体均为最优。计算结果表明,该算法可行,并减少了迭代次数。     

机场进离场流量协同分配策略

为充分利用机场容量、减少航班延误,把进离场视为互相影响的两个过程,研究机场流量与容量匹配问题,给出了一种进离场流量协同分配模型。基于机场容量动态限制,模型以最小化进离场航班总延误损失为目标,协同优化进离场流量分配策略;通过引入航班延误损失系数,作为航空公司协同决策的偏好信息以兼顾其利益。针对模型特点设计了遗传算法予以实现。实例仿真结果表明,模型不仅能使流量与容量协调匹配,而且能够使延误损失降到最小且能兼顾航空公司的利益,验证了所提策略的有效性。     

混合遗传算法及其在叶片自动优化设计中的应用

 在遗传算法中 ,采用单纯形法寻优取代变异运算构成混合遗传算法 ,以提高遗传算法局部搜索能力。算例表明混合遗传算法可有效提高搜索效率和对最优解的逼近程度。采用三次多项式和多圆弧方法生成叶型中弧线 ,三次多项式分布叶型厚度 ,对叶型进行参数化。将N S方程正问题流场数值计算与混合遗传算法相结合 ,构成叶轮机械叶型自动优化设计。尝试由气流转角、总压损失和叶型型面面积构成目标函数 ,对压气机叶型进行自动优化设计。     

多目标遗传算法在H_∞鲁棒控制器设计中的应用

引入了基于频域理论的H∞回路成形鲁棒设计方法对某型航空发动机进行控制器设计,对设计过程中的关键技术进行了研究。在控制器设计过程中,引入多目标遗传算法对能使系统奇异值形状满足设计要求的权函数参数进行全局寻优,有效提高了控制器的设计效率和设计的准确性。同时对传统的控制回路结构进行了改形,改善了控制器性能。最后在设计的航空发动机数控系统快速原型化实时仿真平台上进行了硬件在回路仿真,证实了所设计的改型后的H∞回路成形控制器在航空发动机控制上所具有的良好的性能。     

能源平衡模型中工作模式判别方法

卫星能源平衡模型用于计算卫星预期的能源消耗,以判断卫星能源能否保证任务的顺利完成,指导电源系统设计或对规划任务进行能源约束。能源平衡计算需要先判别卫星工作模式,工作模式判别的准确性直接影响能源消耗计算的准确性。目前对于多任务且姿态需要相应机动的卫星缺少有效的模式判别方法,为此,提出了通过建立索引表及查询数据库的方式进行工作模式判别的方法。建立不同时间序列工作状态与卫星工作模式索引表,将轨道时间序列及规划任务时间序列注入数据库,查询数据库中不同时间序列工作状态,对照索引表可得卫星工作模式。为提高运行效率,利用加速算法能减少查询次数,缩短查询时间。通过仿真实验对加速参数选取进行了讨论。该方法适合于工作模式复杂且可用时间序列对工作模式进行约束的卫星。