分层加密网格的悬链面膜结构数值找形优化

找形是膜结构分析中的关键一环.以调整有限元网格为出发点,采用分层加密网格的方法,对悬链面膜结构进行找形结果的优化.首先求出正常网格划分情况下的膜结构数值解与解析解误差,而后重新建立结构模型,并按误差大小将新模型划分为不同区域,对误差较小区域采用较稀疏的网格,对误差较大区域采用较密集的网格,可以在保证单元总量基本不变的情...     

小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器的研制

为满足常规高超声速风洞试验的热流测量需求,研制了一种小尺寸Schmidt-Boelter热流传感器.建立了传感器仿真模型并基于该模型对其结构尺寸开展了优化设计.根据优化结果,制作了尺寸为Φ3×10 mm的传感器样件.在弧光灯热流标定系统上进行了性能测试,试验结果表明:该传感器灵敏度系数大于30μV·m2/kW,响应时间...     

多波束天线波束设计

文章介绍了在星载多波束天线技术中进行波束设计时应考虑的影响因素,以及如何确定天线和馈电喇叭的相关参数,着重讲述了波束优化的方法和步骤。文章对天线的研制进行描述,最后给出部分天线测试覆盖图。     

月球软着陆自主避障技术研究

针对传统给定轨道和优化实现的软着陆制导方法对先验知识存在依赖,容易受建模偏差、不确定扰动等因素影响,且现有的障碍模型不具备较好的泛化能力等问题,提出了一种考虑多障碍约束下的燃料最优制导方法,并在凸锥模型的基础上提出了一种半球模型和通用凸包模型的建模方法.通过连续线性化实现了对非凸模型的凸化转化,将包含障碍约束的最优控制...     

CSRT与CST气动外形参数化方法对比

类别形状修正函数变换(CSRT)方法是在类别形状函数变换(CST)方法的基础上添加修正函数以克服其不具备局部性的缺点发展而来的新型参数化方法。通过考察参数化过程中翼型的表示误差和线性系统条件数,对CSRT和CST参数化方法的表示精度和数值单值性进行了对比。使用基于以上两种参数化方法的远场组元(FCE)激波阻力优化算法对超声速翼身组合体进行了零升激波阻力优化,结果对比得到:基于CSRT方法的两级优化具有更好的优化效果,激波阻力系数降低了34.7%。研究表明:CSRT方法需要比CST方法更多的参数数量以达到相似的精度,随参数数量的增长,CSRT参数化过程的病态化程度远低于CST方法;CSRT参数化方法可以结合适当的优化算法进行气动外形二级优化,其效果优于使用相同参数数量的CST参数化方法所进行的单级整体优化。     

基于信息素启发狼群算法的UAV集群火力分配

无人机（UAV）集群作战是未来智能化战争的重要作战样式。为充分发挥UAV集群整体作战优势，得到最优武器-目标分配（WTA）方案，使得UAV集群在火力分配中既能够满足任务要求，又能够较少作战单元消耗，建立了包含任务完成、有效杀伤、攻击消耗约束的UAV集群火力分配数学模型，采用带有游走、召唤算子的改进狼群算法（WPA）对模型进行求解。为提高算法全局寻优效率，避免陷入局部最优，引入蚁群优化（ACO）算法中信息素启发规则，对游走行为及狼群更新机制进一步改进，提出了基于信息素启发狼群算法（PHWPA）的UAV集群进攻的火力分配方法。仿真结果表明:所提方法是有效的，相比较于其他算法，PHWPA具有更高效的寻优能力，能够为UAV集群作战火力规划提供支持。      

基于综合评价优化的民机顶层需求指标权衡

确定顶层需求指标是民机设计流程之初的重要工作。针对民机顶层设计工作，提出一套民机顶层需求定量权衡方法。根据民机顶层需求与概念设计之间的关系，将概念设计方案的特性参数视为一组可行的顶层需求。将顶层需求的权衡分析问题转换为对飞机总体设计参数的优化问题。选择“经济性、舒适性、环保性、适应性、安全性/可靠性”这5条判断准则，建立民机顶层需求综合评价模型，评估顶层需求的综合竞争力。以竞争力最大为目标，优化概念方案，确定最优的顶层需求组合。在宽体客机案例中，得到了比初始需求更合理的顶层需求，验证了所提方法的可行性。     

基于POD-PCE-Kriging模型的航空发动机高维多目标优化

针对于传统的航空发动机燃烧室设计过程计算周期长，加工和试验成本高，制约发动机设计周期的问题，基于航空发动机燃烧室模型，结合POD-PCE-Kriging（本征正交分解-多项式混沌展开-Kriging）模型和粒子群优化（PSO）算法开展了燃烧性能代理模型的构建和多目标优化设计。通过试验，应用POD-PCE-Kriging模型预测结果与一维程序计算结果进行对比分析，针对于燃烧效率和总压损失预测值的方均根误差分别为0.006 3%和0.122 7%。对设计变量参数开展寻优，并对获取的Pareto最优解集进行了分析，为满足性能指标的先进航空发动机燃烧室设计提供了物理见解，可以快速准确获得满足最优性能的设计参数，缩短航空发动机的研制周期。     

基于深度学习的融合空域空管指令语义解析技术

随着无人机技术的快速发展，无人机数量与空域需求显著增长，无人机进入融合空域成为趋势。为改进传统的“人在回路”空管模式，提高融合空域的管控效率，对深度学习方法用于空管指令解析进行了研究。根据空管用语的特点对指令进行整理、扩充、分类和标注，编写了可用于自然语言理解模型学习的空管指令数据集。使用BiGRU-CRF模型作为深度学习的基础架构，加入注意力机制与意图反馈机制构建联合模型获取指令意图及指令参数。分别在空管指令数据集和ATIS数据集上进行了评估，结果表明模型在意图识别和槽填充任务较基础架构均有近1.5%的提升，证明论文方法具备实用性和有效性，为无人机自然语言指控技术的发展提供了有力支撑。     

基于代理模型的麦克风相位阵列设计技术研究

气动声学风洞试验过程中，针对目标声源特性进行麦克风相位阵列改进时，为保证风洞试验效率，必须在较短的时间内完成阵列优化设计工作。为满足这一试验需求，最大限度提升麦克风相位阵列设计效率，引入了基于Kriging代理模型的优化设计方法。采用基于点扩散函数的计算程序进行阵列性能分析，获取阵列最大旁瓣水平和分辨率。通过对样本点响应值进行计算，建立Kriging代理模型，进而以计算速度极高的Kriging代理模型作为阵列性能分析方法开展优化搜索，避免了大量调用阵列性能计算程序导致计算耗时过高的问题，显著提升了麦克风相位阵列设计效率。该阵列设计方法能够有效改善麦克风阵列的测量性能，满足声学风洞试验的特殊应用需求。