基于自适应模拟退火遗传算法的最优Lambert转移

主要研究了航天器采用Lambert二脉冲变轨的优化问题。对于初始位置、目标位置和转移时间都不固定的Lambert二脉冲转移,由于多变量以及方程本身的复杂性,采用传统的优化方法效率低甚至无法求解.采用了自适应遗传算法(AGA),寻求多变量的最优解.同时结合模拟退火算法,得到了自适应模拟退火遗传算法(ASAGA),该算法既具有全局搜索能力,又改善了一般遗传算法的局部寻优能力.通过仿真,比较了遗传算法和自适应模拟退火遗传算法的寻优结果,表明两者寻求最优转移的有效性,以及自适应模拟退火算法具有更强的寻优能力.      

基于点融合系统的多目标进场排序与调度

持续增长的交通需求和日趋饱和的空域资源对飞行安全和管制效率要求更高,鉴于此,研究基于点融合系统（PMS）的多目标进场排序与调度问题。分析四维航迹预测模型与方法,实现四维航迹预测功能。针对PMS的运行模式和多个利益相关方的需求,构建PMS多目标排序与调度模型,提出基于多目标帝国竞争算法（ICA）。利用长沙黄花国际机场实际运行数据与蒙特卡罗模拟数据对优化模型与算法进行验证。结果表明：所提算法有良好的实际应用效果,能为管制员提供决策支持;在应用基于PMS的多目标进场排序与调度,即使在相对保守的安全间隔下,相对于实际运行优化后的总延误时间、总飞行时间、最大飞行时间分别有70.8%、13.2%、11.8%的缩减。     

基于模拟退火算法与响应面模型的三维气动优化设计方法

提出了一套适用于高耗时三维气动设计问题的优化设计体系.其主要思想是采用改进拉丁超立方体试验设计选取样本点,应用自行开发的三维粘性流场求解程序进行流场计算建立数据库,采用二次响应面方法建立近似模型,再应用高效模拟退火算法进行全局寻优.以NASA rotor57为对象,在详细进行流场计算基础上采用所提出的优化体系对其进行了三维积叠优化设计.在对流量、效率加以严格约束的条件下,总压比可提高1.8%,对流场结构进行了分析.优化结果表明本优化方法省时,适于三维气动设计的特点.     

优化配置空管运行资源创建和谐的空管运行环境

随着国民经济的稳步发展，我国民用航空业发展日新月异。目前，我国已经成为世界第二大航空运输国，并正在为2020年实现从民航大国到民航强国的历史性跨越而努力。从现在开始的两个五年计划期内，西南空管局将处于一个“需求热”、“建设热”的跨越式发展时期，这给我们带来了新的机遇和挑战。为顺利实现跨越式发展，我局提出了创建“人文空管、和谐空管、科技空管”的愿景规划。为实现这一愿景规划，创建和谐的空管运行环境，笔者认为有必要分析、把握新时期的特点，结合空管运行的理念，提早规划，为早日实现我局的愿景规划而努力。     

涡扇发动机性能优化调整的理论与试验研究

1引言现代无人飞行器涡喷、涡扇发动机通常采用固定几何式结构[1~4],为了能够将已有的涡扇发动机用于不同的飞行器,在不对发动机结构做较大改进的情况下,可以通过调整影响发动机特性的某些重要截面来实现发动机总体性能调整与优化,这些重要截面亦称为关键截面,例如本文所研究的     

面向空间目标相对轨道确定的编队优化方法

针对提高空间目标相对轨道确定精度的问题,研究了在主航天器轨道运动受限时,通过设计和优化辅航天器相对轨道要素的航天器编队优化方法。首先,介绍了基于扩展卡尔曼滤波的双视线测量相对轨道确定方法;之后,通过研究双视线测量下的空间目标定位误差变化规律,得到了减小定位误差的角度条件;然后,通过分析该角度条件和辅航天器相对轨道要素的关系,设计并采用遗传算法优化了辅航天器相对轨道;最后,数学仿真结果表明,设计的编队可保证目标相对位置估计误差收敛,优化后的编队可使目标相对位置估计误差减小至0.3 km且不超过1.2 km。     

考虑气膜冷却的涡轮静叶三维优化

为研究气冷涡轮叶片设计的特点,搭建了一个可以对采用气膜冷却的气冷涡轮叶片进行全三维优化的平台,该平台可在有冷气喷射的条件下对叶片进行多目标优化.优化平台中采用11参数法对叶片进行造型.针对该造型方法和优化设计的要求对优化变量的选取和优化策略以及优化目标的设定进行了一定的探讨,采用多岛遗传算法对优化问题进行寻优.采用该平台对某航空涡轮第一级静叶进行了优化.由于对不同目标进行了加权处理,所以随着优化目标侧重点的不同,优化方案的叶型呈现出不同特点,其气动效率和冷却效果均有所改善.     

基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

多层次法防空导弹弹道优化设计

为了使导弹优化的弹道更有效地杀伤目标,采用多层次法来设计防空导弹中制导段弹道.整个模型分为3层,第1层是导弹中制导段弹道,第2层是导弹末制导段,第3层是战斗部毁伤目标.第1层弹道限定中末段交班点处的弹道倾角进行优化.交班点弹道倾角作为联系第1、2层的全局变量,随它变化而产生一系列的优化弹道.第2层是导弹自寻的模型,通过Monte-Carlo仿真得到脱靶量分布的数学期望和标准差,这是联系第2、3层的全局变量.第3层由脱靶量的分布计算杀伤概率,最大杀伤概率对应的第1层弹道就是系统的最优解.多层次法表明了中制导段弹道优化设计和最终导弹杀伤概率之间的关系,使得杀伤概率这一效能指标能够作为中制导段弹道优化的指标.最后进行了拦截高空高速巡航目标和低空低速巡航目标的算例计算.