设计敏度在气动弹性遗传优化中的应用

利用遗传算法和遗传/敏度混合优化算法对某复合材料机翼进行气动弹性优化设计研究,并提出在使用这两种算法时根据设计敏度信息计算设计变量的重要性指标、从而确定主要和次要设计变量、进而调整设计变量变化域的方法,以提高算法的寻优效率.研究表明:设计变量变化域的定义直接影响遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的寻优效率,特别是单独使用遗传算法时影响程度更大;定义时应该在确保设计空间包含足够的优秀可行解的前提下,尽可能地缩减搜索空间.所提出的基于设计敏度调整设计变量变化域的方法在实际应用中能取得较好的效果:该方法既能明显提高遗传算法和遗传/敏度混合优化算法的搜索效率,又能显著增强两种算法辨识可行域的能力.      

干线客机机翼气动/结构综合设计研究

为了妥善处理机翼设计中气动和结构之间的矛盾,提高飞机的整体性能,对干线客机机翼气动/结构综合设计方法进行了研究.将非等熵全位势方程CFD方法与基于工程梁理论的机翼结构设计方法相结合进行分析计算,用序列二次规划法对全局敏度方程所构造近似系统进行优化,通过对一系列近似系统的优化,逼近综合设计的最优解.最后以一种干线飞机的机翼气动/结构综合设计为算例验证了这一设计方法的可行性.     

悬停状态下直升机旋翼水滴撞击特性研究

介绍了直升机在悬停状态下,求解旋翼水滴撞击特性的数值方法.该方法根据直升机悬停状态下的准定常特性,对旋翼运动模型进行简化,并在对绕桨叶运动的气流场计算的基础上,采用有限差分方法求解水滴运动方程,得到水滴运动轨迹.进而,确定了水滴对旋翼表面的撞击特性参数,为旋翼防冰系统设计提供条件.最后,对NACA0012翼型的水滴撞击特性进行分析.      

间隙非线性气动弹性颤振控制

研究了亚音速不可压来流中二元机翼气动弹性颤振主动控制问题.采用Theodorsen准定常气动力建立俯仰方向含有间隙非线性的气动弹性动态方程,然后基于状态依赖Riccati方程推导了非线性颤振控制律.假设只有俯仰角位移和控制面偏转位移可以直接测量,状态空间中的其它变量通过所设计的状态观测器进行了估计.仿真结果显示,观测器可以快速准确地对非直接测量变量进行估计,系统状态变量与控制变量都能够迅速地收敛于零点,表明所设计的控制律可以有效地实现对间隙非线性二元机翼颤振的抑制.      

飞机发动机进气道防冰系统的设计计算

针对某型具有分流隔板的发动机进气道进行热气防冰腔和管路系统的设计,在进气道的水滴撞击特性计算的基础上,对防冰系统进行热力计算,包括防冰表面的温度分布和系统压降及系统管路的流量分配,由此验证防冰系统正常工作时能否满足对表面温度的要求.此外,还分析了供气温度、供气压力、供气流量以及限流环孔径对防冰表面温度分布的影响.分析发现表面温度随供气温度、供气流量的增加而升高,限流环孔径的变化对前缘表面温度几乎没有影响,分流隔板的表面温度随孔径的增大而升高.      

飞行器动态疲劳试验加载方法的研究

飞行器动态疲劳试验是在全尺寸后机身状态下进行的多点激振与多点静载联合加载的力学环境模拟试验,属于多种环境联合加载试验技术,其中静载为空气弹簧加载形式,振动载荷为电磁激振模式,针对飞行器动态疲劳试验静载加载过程的特点,介绍了一种采用空气弹簧来实现静载加载的系统设计方法,为飞行器可靠性考核提供手段。     

民机机翼结构静力破坏预估研究

为避免飞机结构试验的灾难性破坏,一般要求在试验前对试件的破坏载荷与部位进行预估。采用工程法和有限元法相结合的手段对民机机翼结构进行了破坏预估分析,给出了危险部位及其破坏载荷和安全裕度。此外,又根据该机翼非破坏试验的测量数据,对所预估的可靠性进行了分析认证。采用对"计算"的安全裕度与"试验"的安全裕度对比的方法,阐明了所预估结果的可靠性与偏安全性,可满足工程实用要求。     

折叠翼无人机火箭助推发射过程影响因素分析与仿真

为深入分析无人机火箭助推发射过程,针对双发火箭在无人机机体上安装位置误差引起的额外力矩和无人机机翼展开时间对无人机飞行存在较大影响这一问题,本文建立无人机非线性模型和控制系统。采用变量法简单明确地进行分析,确定了安装位置误差的边界值和合适的机翼展开时间段。仿真结果表明,得到的边界值和展开时间段满足实际飞行要求。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。