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71.
随着CAD技术的发展,教练机的设计方式和设计手段发生了巨大变化.本文探讨了基于ENOVIA VPM平台应用CATIA软件三维协同设计技术,分析了教练机三维协同设计相关技术,着重介绍了三维协同设计技术在教练机设计中的应用.  相似文献   
72.
复杂装备的研制大多具有"主制造商-供应商"协同研制的特点,装备的可靠性增长过程作为研制的关键环节融于其生产全过程,具有分布式网络化协同特征,且获得的数据多源异构。本文首先介绍了早期经典可靠性增长模型及其国内外发展历史;随后针对不确定信息下可靠性增长的信息融合与数据生成、贝叶斯推理模型和虚拟样机技术这3个方面,阐述了最新研究进展;最后运用图示评审技术(Graphical evaluation and review technique,GERT)模型、灰色系统理论和概率论等方法,探讨了协同研制背景下复杂装备可靠性增长技术方法与模型,并对其未来发展研究进行了展望。  相似文献   
73.
航母编队网络化协同反导装备体系建设探讨   总被引:1,自引:1,他引:0       下载免费PDF全文
随着信息技术的发展,航母编队建设网络化协同作战体系,成为提高其作战能力的必由之路。在借鉴美军网络化作战装备体系建设的基础上,对航母编队网络化协同反导作战装备体系的构成和主要功能进行了阐述,并对未来向着"以网络为中心"的发展方向进行了探讨。  相似文献   
74.
2015年5月18日,中航工业董事长林左鸣向Align(艾联)公司高管团队颁授司徽,祝贺Align(艾联)公司成为中航工业新成员。Align Aerospace Holding,Inc.是全球航空制造领域主要的标准件集成供应商之一,总部位于美国加州,在法国设有分公司,在全球有15个仓库和服务机构。Align(艾联)拥有全球航空业主流客户资源和合格供应商资质,具备多年为波音、空客、庞巴迪、UTC、卓达航宇ZODIAC、巴西航空、GE、霍尼韦尔等国际著名航空制造企业提供标准件集成供应成功经  相似文献   
75.
在构建舰船设备协同控制多智能体系统(MAS)过程中,各Agent之间存在某种内在的冲突、联系和规律,为了有效地发现和消解这些问题,引入智能控制解决方案和强化学习方法,能为MAS系统的构建提供有效的技术保障.本文提出了基于强化学习(RL)算法即改进的遗传算法并辅之以贝叶斯学习算法,来解决舰船MAS中各Agent中的任务分配问题、实现设备协同控制的优化和学习,并以舰船运动目标下的设备协同控制来具体验证上述算法,从而体现舰船运动控制MAS的可行性.  相似文献   
76.
无人机在线协同航迹规划时序问题   总被引:2,自引:1,他引:2  
提出了一种满足时序约束的无人机在线协同航迹规划方法.首先采用按时间推进的协同规划机制解决了 在线协同规划中信息交互存在时间间隔的问题;其次通过设计协同函数,采用自主分布计算协同变量的方法解 决其时序问题,实现了协同无人机按照指定时间间隔先后达到目标区域.仿真选取同时到达和按等时间间隔到 达两类典型时序问题,结果表明该方法可以快速生成符合协同时序要求的协同航迹,且满足实时性要求.  相似文献   
77.
基于SAGWO算法的UCAVs动态协同任务分配   总被引:1,自引:2,他引:1  
通过分析无人作战飞机(UCAV)优势概率和任务联合威胁以及定义任务时间,建立了以目标价值毁伤、编队损耗代价和时间消耗为性能指标的多无人作战飞机(UCAVs)多约束动态任务分配数学模型,采用改进的灰狼优化(GWO)算法对数学模型进行求解;针对基本GWO算法求解早熟的缺点,给出了自适应调整策略和跳出局部最优策略,引入了二次曲线控制方法;对UCAVs动态协同任务分配特点,设计了目标任务序列编码方式,提出了基于自适应GWO(SAGWO)算法的UCAVs多目标动态任务分配方法。从静态与动态2种情况分别对该方法进行仿真验证;仿真结果表明,该方法是有效的,相比较于其他算法,其优化过程快速精准。   相似文献   
78.
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.  相似文献   
79.
运用低自由度协同优化的机翼结构气动多学科设计优化   总被引:1,自引:0,他引:1  
刘克龙  姚卫星  余雄庆 《航空学报》2007,28(5):1025-1032
 为了解决协同优化方法(CO)协调困难和计算量过大的问题,提出了低自由度协同优化方法(LDFCO)。LDFCO的系统级优化通过调整共享设计变量和辅助设计变量,使系统目标最优,并满足一致性约束条件。子系统优化通过调整局部设计变量,使子系统目标最优,并满足局部约束条件。子系统目标有2种形式:最小化本子系统的一致性约束函数和直接与系统目标有关的状态变量的加权和,或最小化一种不同于前者的一致性约束函数。着重研究了如何利用常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1求解机翼的气动/结构多学科设计优化问题,并与CO方法进行了对比,结果表明常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1都能成功地应用到机翼的多学科设计优化中,验证了LDFCO/V1的可行性和有效性。  相似文献   
80.
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