基于SP-ABC算法的数控铣削参数优化

针对铣削加工中成本最低的优化问题,采用一种改进的人工蜂群(SP-ABC)算法对铣削参数进行优化.在基本ABC算法的基础上,嵌入粒子群(PSO)算法,以提高算法的局部寻优能力.此外,不同于传统的单工序优化,建立的优化目标模型,在考虑实际生产过程中的各种约束条件下,可同时对粗、精两个阶段多道工序同步进行优化.计算机仿真结果表明,相较其他的基本算法,该算法能够找到更优的铣削参数组合,从而实现铣削加工过程的成本最低化.     

基于MBD的数字化检测工艺分工技术研究

随着数字化集成制造系统的发展与应用,数字化检测技术在数字化集成制造过程中起到了至关重要的作用,工程需求日益强烈.针对数字化检测过程中缺少较合理的检测工艺分工规划的现状,结合MBD技术,提出了基于MBD的数字化检测工艺分工的相关概念和关键技术.在考虑检测成本及检测时间为约束条件的前提下,根据检测变量构造检测工艺路线函数,实现了最优检测工艺路线的生成与检测工艺分工规划的匹配.     

飞机装配质量数字化检测技术研究及应用

针对飞机装配过程质量评价对数字化测量技术的需求,开展了面向飞机装配的数字化测量特征设计、测量方案设计、多系统异构测量场构建、测量误差分析与修正等技术研究,并以表面类、内部结构特征、大部件对接和活动部件装配质量的控制为例,阐述了测量设备选型、整体测量场的构建方法及其应用效果.     

基于自回归与最小均方理论的振动环境下 光纤陀螺仪滤波方法

针对振动应力下光纤陀螺产生测量误差增大的问题,从振动对光纤环的影响机理出发,分析了振动应力下光纤陀螺干涉信号的表现形式,提出了基于自回归最小均方滤波理论的光纤陀螺滤波方法,将AR模型的平稳性和最小均方根滤波的自适应性相结合,提取平稳数据的特性参数,对高频信号进行滤波,降低非互易相移产生陀螺角速度误差值的干扰.试验表明,该方法简单可行,有效地降低了振动应力下光纤陀螺输出信息的噪声,抑制了由振动引起的陀螺漂移.     

民机制造环节的重量控制和减重措施研究

重量控制贯穿民用飞机从设计、制造到运营的全生命周期。尽管飞机重量的决定性因素主要在设计环节,但从国内外飞机制造商的经验来看,在飞机量产阶段仍有优化的余地。对国内外飞机制造商在飞机制造环节的减重经验进行总结,并重点阐述波音公司在制造过程中的重量预警项目（Manufacturing Weight Awareness Process,简称MWAP）,以期有所启发。     

基于非结构网格的不可压N-S方程多矩有限体积法

提出了一种基于三角形及四面体非结构网格的有限体积法(FVM),用以鲁棒且精确地求解不可压粘性流动问题.与传统的FVM方法仅将体积分平均值(VIA)作为计算变量的做法不同,本文提出的方法将VIA及点值(PV)同时作为计算变量并在每个迭代步进行计算更新.VIA以通量形式进行计算以确保数值守恒,PV可以通过控制方程的不同形式进行求解更新,无需守恒,因此可以采用非常高效的方法进行求解.将PV作为增加的变量使得紧致网格模板得以实现更高阶精度的重构,而且由此获得的数值模型对于非结构网格变得更鲁棒.本文针对二维/三维的三角形/四面体非结构网格提出了数值格式,给出了几个基准测试算例,验证了本文提出的数值方法在采用非结构网格求解不可压粘性流动问题时的精确性和鲁棒性.     

高超声速飞行器自适应神经网络容错控制

针对高超声速飞行器巡航段执行器控制效益损失故障和卡死故障问题,基于高超声速飞行器纵向运动模型,将自适应算法与改进的径向基函数神经网络(RBFNN)方法相结合,设计了一种自适应神经网络容错控制器。所提出的容错控制方法具有无需估计执行器故障值的优点,且设计的控制算法结构简单,无需大量实时计算,可以快速处理故障的发生,确保系统在参数不确定、恒定或时变执行器故障与卡死故障情况下仍具有稳定跟踪能力。最后,仿真验证了该方法的有效性。     

大型飞机迎角保护控制律设计及试飞技术研究

针对大型飞机迎角保护控制律设计及试飞问题,通过杆位移-过载梯度的实时精确调整及取大值逻辑指令切换,设计了迎角保护控制律,实现拉杆到底飞机迎角达到且不超过限制迎角的目的。根据迎角保护控制律的功能及试飞目的,将整个试飞过程分为三个阶段,研究了各个阶段的试飞技术。仿真结果表明,所设计的控制律能够实现迎角保护功能,具有良好的控制效果。     

一种航空电子接口数据管理系统

本文提出一种基于元数据的接口数据管理系统,不仅替代了传统上文档方式的接口数据管理,还通过元数据实现了航空电子系统工程化的数据互联互通的方法,提高了航空电子系统体系化设计、开发、测试、验证的效率。     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。