函数最优化求解方法及在直升机设计中的应用

本文叙述了求函数极值和函数最优化值的概念，并介绍了求解函数最优化值的无约束优化的DFP变尺度法及求函数有约束优化的罚函数法；并就求函数最优值方法在武装直升机结构最优化设计中的应用作一陈述。文章最后附有对方法软件考核的不同类型算例。     

轻型高精度卫星的变结构姿态控制器

针对某些小卫星高指向精度和高稳定精度的姿态控制要求,设计了能克服反作用轮转速过零扰动的变结构姿态控制器,并对反作用轮转速过零时低速摩擦对卫星姿态产生扰动的机理进行了分析,建立了仿真用反作用轮低速摩擦动力学模型。同 PID控制器相比,该变结构姿态控制器能有效抑制反作用轮的低速摩擦影响,并具有良好的鲁棒性。数学仿真进一步证明了该变结构姿态控制器的有效性,其指向精度和稳定精度分别可达 0.3°和 0.0 0 1°/     

基于遗传算法的涡扇发动机多变量加速寻优控制

研究了变几何涡扇发动机不等式约束下的遗传算法最优加速控制规律，在全飞行包线内进行了仿真计算。通过分析多变量变几何涡扇发动机加速过程的特点和性能要求，用离散化加速模型结合遗传算法，使得加速过程最优。仿真计算表明该控制律可以保证变几何涡扇发动机在全飞行包线内稳定工作，且加速时间最短。     

转台速率波动原因分析及一种自适应抑制方法探讨

对导致惯导测试与运动仿真转台速率波动的原因进行了探讨,分析了它们对转台速率波动的影响,并在此基础上提出了一种针对位置传感器周期性误差的速率波动自适应抑制方法。     

联合优化的BP神经网络模型的应用研究

BP算法因收敛速度慢、易于陷入局部极小值等缺点，使得对于较大的搜索空间、多峰值和不可微函数常常不能搜索到全局极小点，这些制约了BP网络在各个领域中的应用。本文通过对学习系数、神经元的激励函数及误差函数的联合优化，在一定程度上避免了学习中的局部极小问题，提高了学习效率，改进了网络的性能。     

CVD过程中温度对SiC涂层沉积速率及组织结构的影响

以CH3SiCl3 H2体系在1000～1300℃沉积了SiC涂层,研究了温度对涂层沉积速率的影响,应用自发形核理论解释了不同沉积温度下CVDSiC涂层的组织结构。结果表明,随着沉积温度的提高,CVDSiC涂层的沉积速率相应增大;1000～1200℃沉积过程为化学动力学控制过程,1200～1300℃沉积过程为质量转移控制,1000℃和1100℃沉积的SiC涂层表面光滑、致密;1200℃和1300℃沉积的SiC涂层表面粗糙、多孔;随着沉积温度的提高,CVDSiC涂层的晶体结构趋于完整,当温度超过1150℃时,涂层中除β SiC外还出现了少量α SiC。     

几何参数对涡轮低压导向器变工况性能的影响

在低速风洞上,对某型弹用涡扇发动机涡轮低压导向器原型和改型进行了变工况条件下的详细流场测量。与原型低压导向器相比,改型低压导向器多种几何参数发生了改变,主要包括采用优化的子午型线、正弯叶片、后部加载叶型以及前缘负冲角设计等,因此二者的冲角特性有较大差异。实验分别对两种导向器叶栅测量了3种工况条件,分别为正冲角工况、设计工况和负冲角工况,并对结果进行了对比分析。实验结果显示:改型不仅在设计工况下能量损失较小,而且具有较好的攻角适应性,表现为在所测工况范围内叶栅出口总压损失随工况的变化幅度很小,而原型出口损失则对冲角敏感,损失变化幅度相对较大。      

机动目标三维空间导引运动建模及导引律研究

给出了导弹—目标追逃运动的空间矢量方程，在此基础上推导了三维导引运动模型。对机动目标应用李雅普诺夫稳定性分析方法提出了一种自适应变结构制导算法。六自由度数学仿真结果表明了模型的正确性和制导算法的有效性。     

变温热源内可逆闭式中冷回热布雷顿循环的功率和效率

应用有限时间热力学方法，首次研究了变温热源条件下内可逆闭式中冷回热布雷顿循环的性能。导出了无因次功率及效率的解析式，由数值计算，分析了循环最优功率和最优效率时的最佳中间压比分配。并研究了中冷度，回热度和高低温侧换热器的有效度，循环热源进口温比以及中冷源与低温侧热源进口温比对循环性能的影响。     

基于RBF神经网络的航空发动机故障诊断模型

利用某型发动机地面定检状态实测数据作为学习样本，采用径向基函数(RBF)神经网络建立发动机的故障诊断模型。通过该模型对起飞状态实测的发动机参数进行了辨识，结果表明：这种方法具有训练时间短、学习速度快、诊断精度高等优点。