基于解耦计算的多步快速成形有限元法

钣金零件是构成飞机机体和汽车车身的重要零部件。为缩短钣金件的生产周期,将有限元法用于零件设计初期评估零件的可制造性。为提高现有板料成形有限元法的计算效率,同时保证模拟精度,在一步快速成形有限元法的理论基础上,研究多步快速成形有限元法,通过引入中间构形的方式来考虑板料成形过程中加载路径与变形历史的影响。中间构形的构造是多步快速成形有限元法的关键,采用解耦思想将中间构形分解为弯曲变形和拉伸变形两个独立的过程进行计算。在弯曲变形阶段,不考虑材料的流动,根据板料与模具之间的位置关系计算获得滑移约束面;在拉伸变形阶段,材料的流动限制在滑移约束面上,通过应力平衡迭代以及节点修正后获得中间构形。以典型的钣金零件为例进行成形模拟,与现有商业有限元软件在计算精度和效率上进行对比,验证了该算法的可行性和有效性。结果表明,所提出的算法能够快速地构造出合理的中间构形,且能够准确地预测零件的成形性和厚度分布。     

非均匀间距的低副瓣宽带微带阵列天线设计

为降低天线副瓣电平（SLL）和展宽带宽,设计了一款谐振频率为14.25 GHz的16阵元非均匀间距的耦合馈电微带阵列天线。天线采用多层设计,通过在接地板开矩形槽进行耦合馈电,并引入空气层,降低天线Q值,增大带宽。区别于均匀间距阵列天线的激励幅值加权,从阵元间距角度入手,利用差分进化算法降低副瓣电平,构建非均匀间距并联线阵天线。用槽面辐射的能量近似代替阵元接收的能量,观察阵元功率分配情况,并建立馈电网络所有馈线段的数学关系,保证非均匀间距条件下所有阵元为等幅同相激励。测试结果显示,天线在14~14.5 GHz范围内电压驻波比小于2,满足了卫星动中通的带宽要求;工作带宽内增益大于16 dB,副瓣电平低于-16 dB,性能优于均匀间距阵列天线。      

金属橡胶材料静态特性的研究

金属橡胶材料是一种新型阻尼材料,且影响其特性的参数有很多。本文从其本构关系出发,通过改变不同的影响参数,针对不同形状、不同几何尺寸的构件,进行了理论分析和试验研究,总结出了影响其特性的参数及其变化规律,为进一步地设计和更好地应用金属橡胶构件提供有意义的依据。      

利用遗传算法优化TTCAN网络的时间调度系统矩阵

引入了遗传算法对时间触发CAN(TTCAN)网络中的时间调度表进行优化。同时,针对问题的特殊性,本文对所引入遗传算法作了进一步改进,以取得更好的性能。最后,本文利用汽车工业的PSA标准消息子集对本方法进行了验证,实验表明,本方法可以有效的减少网络中的抖动问题,取得了满意的效果。     

基于遗传算法的机载武器调度优化

针对航母机载武器弹药调度存在的过程复杂、不确定性强、涉及因素多等特点,建立了现阶段机载武器弹药调度模型。通过设计编码方案,选择适应度函数,设定交叉、变异操作建立了基于遗传算法的调度优化模型,并通过 Matlab软件进行了仿真验证。结果表明,该优化过程可在一定程度上缩短调度总时间,提高调度效率。     

金属模具的等离子熔积直接成形及精整加工

结合具体的金属模具制造,简要叙述了等离子熔积直接制造金属零件的基本工艺过程,并详细地介绍了该技术中的熔积成形和后续精整加工等主要工艺过程。     

空间机器人神经网络自适应滑模目标操控轨迹跟踪控制

针对参数未知的空间目标操控问题,考虑空间机器人负载不确定性、系统动力学不确定性和环境扰动等因素,为实现操作过程的稳定控制及机器人轨迹的有效跟踪,提出一种基于径向基神经网络估计不确定项的自适应增益非奇异终端滑模变结构控制器。首先基于拉格朗日法建立空间机器人的刚体动力学模型。考虑空间机器人基座姿态主动控制模式,使用径向基神经网络对模型中的不确定项进行估计。进而提出基于神经网络估计的非奇异终端滑模控制器,并针对不确定性和扰动的估计误差设计自适应增益,以期实现空间机器人系统轨迹跟踪控制的收敛。仿真校验结果表明所设计的控制方法具有较好的误差收敛速度和控制精度。     

一种航天器交会与接近路径规划算法

针对非合作交会与接近任务中近程导引段航天器的三维路径规划问题,提高其在多约束条件下的寻优性能,提出一种融合混沌映射、自适应随机动态扰动、随机探索机制以及反向学习策略的混合蝙蝠算法。首先,利用Circle混沌映射进行种群初始化,提高种群多样性;在全局搜索中引入自适应随机动态扰动系数,并在位置更新时进行位置限定,提高算法全局寻优的性能;在局部搜索中融入柯西分布的逆累积分布函数,避免算法进入局部最优。同时,引入分段随机的反向学习策略,进一步提高种群多样性,平衡全局寻优与局部探索的性能。然后,以基于升序排列的路径节点进行三次样条插值编码,构造躲避障碍物求解航天器三维路径的适应度函数,结合混合蝙蝠算法求得平滑路径曲线。最后,通过对比仿真表明了所提方法的最优路径次数较对比算法增加,最差路径次数减少,路径平均解减少。     

一种面向空间非合作目标的强化学习多臂协同俘获策略研究

针对空间非合作目标清除任务中的目标适应性以及俘获动作规划复杂性等问题,提出了一种基于强化学习方法并结合“多臂分组协同”机制的包络俘获策略。首先构建了多臂俘获机构的物理模型和运动学模型,之后利用SAC(soft actor-critic)算法并引入前演训练（PT）设计了强化学习控制器,接着基于“多臂分组协同”奖励机制设计奖励函数以训练得到最优俘获动作。为了验证俘获策略对单目标作业的高效性和对多目标作业的高适应性,对各种目标分别进行仿真实验。仿真结果表明：所得的俘获策略可以对多种构型的目标实现高效、高适应地俘获。     

随机场TPDF在非结构网格平台的开发及检验

为实现对燃烧室内部燃烧过程的高精度数值模拟,增强航空发动机燃烧室研究手段,采用开源的非结构网格平台Saturne,开发可以耦合详细化学反应机理,高精度解析湍流燃烧过程的概率密度函数输运方程（TPDF）湍流燃烧模型。采用随机场方法求解TPDF方程,在原有程序基础上研发了TPDF程序模块及配合的加速算法等模拟单元,发展了针对燃烧室燃烧过程模拟的软件功能。采用射流火焰Flame D和旋流火焰TECFLAM对新软件进行了测试,结果表明：模拟结果与试验数据趋势一致,精度尚可。对某型燃烧室性能模拟验证中,计算的出口温度分布与试验结果一致,平均温度误差小于3.8%,新的软件可进一步应用于燃烧室性能的研究。