三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。     

基于参数化分析的柔性后缘优化设计

介绍了一种自适应柔性机翼后缘变形控制优化设计方法,该方法采用了由单个驱动器驱动的单块式分布柔性结构。该方法的关键在于设计一种合适的柔性后缘结构拓扑形式,使该自适应柔性机翼后缘能够达到精确的变形。阐明了柔性结构拓扑优化设计的数学模型,针对自适应柔性机翼后缘概念设计提出了基于参数化分析的拓扑优化设计方案,并进行了工程化圆整和尺寸优化。最终,通过非线性有限元分析和功能测试,验证了本文提出的柔性后缘优化设计方法的合理性。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

基于B样条的机翼外形参数化方法研究

描述了基于B样条的机翼外形参数化方法在超临界翼型和机翼气动设计中的应用研究。在机翼外形参数化过程中,通过B样条曲线插值和拟合型值点生成机翼截面曲线和展向引导线,采用Coons Gordon方法通过自由放样和点阵插值获得B样条张量积曲面并进行叠加,进而获得插值于机翼表面曲线网的B样条曲面。还运用CFD工具对不同机翼放样面的气动性能进行了分析对比。通过研究,B样条控制点可作为设计变量传递给气动优化程序,采用B样条曲线或曲面表达式为各设计变量的线性组合,可以方便快捷获取几何梯度信息。     

原位自生TiB2/Al复合材料车削参数多目标优化方法

原位自生TiB2/Al复合材料具有密度小、比强度高、高耐磨等特点,在航空航天领域具有广泛的应用前景.主要针对TiB2/Al复合材料车削参数对表面粗糙度的影响进行探索性研究.首先,以车削速度、进给速度、车削深度为对象,基于单因素试验研究了车削参数控制域.进一步在控制域内设计正交试验,并基于试验结果研究了表面粗糙度与车削参数的映射关系,推导了材料去除率模型.最后,以表面粗糙度和材料去除率为优化目标,提出并研究了基于GA-Pareto的车削参数多目标优化方法,并通过试验验证了该方法的可行性和有效性.     

复合材料螺旋桨结构多目标优化设计

在螺旋桨桨叶结构设计的工程实践中,减轻重量和增加扭转刚度是两个主要目标,而复合材料的应用增加了螺旋桨结构的可设计性。以某复合材料螺旋桨为例,基于有限元方法,以桨叶的复合材料铺层数量与铺层角度为优化设计变量,以螺旋桨桨叶强度、弯曲刚度为约束条件,采用快速非支配遗传算法(NSGA-Ⅱ)对该复合材料螺旋桨进行多目标优化设计。得到了关于两个目标函数的帕累托解集,即综合考虑桨叶质量与扭转刚度两个指标的最优设计参数集。本文为复合材料螺旋桨的结构设计提供了一种有效的思路。