高超声速飞行器构型的数值模拟、试验研究与优化设计

综合升力体和乘波构型的气动性能优势,发展了一种高超声速飞行器前体气动构型的设计方法。运用该方法参考某高超声速飞行器气动布局方案,设计了一种高超声速飞行器气动布局。对该类高超声速气动布局进行了数值模拟、优化设计和试验研究;并研究了该类气动布局在高空飞行时,稀薄气体效应对气动性能的影响。数值模拟结果表明：构型前体预压缩面能够将高压气体封闭在构型下表面,实现了乘波构型的设计概念;优化设计结果表明,对于该构型宽展比应在0.4~0.6之间,通过优化升阻比至少有3%~5%的提高余地。对DSMC算法的碰撞模型和有效碰撞次数进行了改进,发展了临近空间飞行器气动性能模拟软件。研究结果表明,在临近空间区域,该类气动布局的升阻比特性略有下降,但仍旧保持了高升阻比的气动优势。     

基于设计变量相关性的翼型设计方法

针对传统设计方法缺乏物理背景等不足,利用流动数值仿真及相关性分析的手段,对几何外形与流动变化的相关性规律进行经验总结,并将这种设计经验进行数值化描述后,引入到优化设计中,建立新的气动外形优化设计模型,使设计模型具有一定的物理意义,从而提高设计效率,改善设计结果。通过高速自然层流翼型HSNLF0213的优化设计,利用相关性的分析结果,建立具有物理意义的优化模型,开展了基于单点优化设计且同时满足多点设计要求的设计方法的应用研究,对这种设计方法及思路进行了初步的探索。设计结果证明了该方法的可行性。     

高速切削物理仿真技术及其应用

高速切削由于具有很高的切削速度,可以极大地提高材料切除率,从而大幅度提高生产效率,因此也称为高效切削加工.高速切削具有降低切削力、提高切削表面质量、减少传递给工件的切削热、避免颤振和积屑瘤的产生等优点.     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

基于混合多目标粒子群算法的飞行器气动布局设计

 为了提高多目标优化算法求解非劣解集的效率,在多目标粒子群算法的基本框架中引入了Pareto过滤算子、小生境技术和模拟退火算法,建立了全新的混合多目标粒子群算法。该算法具有运算收敛快,所得非劣解集分布均匀、广泛的特点。将其应用于求解以升阻比和效用体积最大化为目标的再入式高超声速飞行器气动布局多目标优化设计模型,将计算结果与原始多目标粒子群算法的计算结果进行对比,体现出本文提出的混合多目标粒子群算法能够更加有效地求解复杂多目标优化设计问题的非劣解集,从而为多目标决策提供有力的支持。     

RLV再入姿态双环滑模控制及舵喷混合配置

应用滑模控制设计了一种可重复使用运载器（RLV）再入姿态控制器,该控制器应用双环的滑模控制方案,可以获得对角速度及角度的同时跟踪,并具有较好的鲁棒性和解耦性能。针对RLV再入姿态的动力面与反作用混合控制的特点,运用优化控制选择配置算法把控制力矩指令配置为末端受动器的控制指令,分别由动力面与反作用致动器来执行。再入姿态仿真验证了该方法的精度、鲁棒性以及解耦的跟踪性能及有效性。     

基于动力学仿真技术的TC4整体叶轮铣削参数优化

针对某航空发动机TC4整体叶轮在数控加工过程中存在颤振、加工效率低及因加工变形而导致局部超差等问题,提出了相应的铣削参数优化解决方案。在进行切削力系数辨识试验获取TC4材料的切削力系数及锤击试验获取加工系统动力学特性参数的基础上,通过综合使用自行开发的铣削加工动力学仿真软件SimuCut和国外的CutPro软件进行动力学仿真与优化,获得了优化的切削参数。使用优化的切削参数进行加工,有效地消除了颤振和因加工变形引起的局部超差,提高了加工效率。     

基于最小二乘支持向量回归的混沌时间序列预测研究

研究利用最小二乘支持向量机预测混沌时间序列。混沌时间序列预测是典型的小样本学习问题,基于结构风险最小化原理的支持向量机方法,克服了神经网络易于陷入局部极值点等缺点,能够获得全局最优解。最小二乘支持向量机是一种在二次损失函数下采用等式约束求解问题的一种支持向量机,在保留支持向量机优点的同时使计算量大大减少。对典型混沌时间序列的预测结果表明,最小二乘支持向量机回归预测方法具有良好的泛化推广性能,预测精度高,适合于复杂非线性时问序列建模预测。     

混合神经网络和混沌理论的股票价格预测研究

针对股票时间序列的非线性特点,结合混沌理论和神经网络理论,提出了基于混沌理论的股票价格神经网络预测方法。同时利用重构相空间的嵌入维数确定神经网络的结构,对实际的股票时间序列预测结果表明,该方法能有效地进行短期预测,在股票时间序列预测中有广泛的实用价值。     

基于直接配点法的滑翔轨迹快速优化设计

介绍了基于五次Gauss-Lobatto多项式的直接配点法在再入飞行器三维轨迹最优化问题中的应用。首先给出了再入飞行器轨迹优化问题模型,其中运动方程为三自由度模型,性能指标选为到达指定地点飞行时间最短,控制变量则为无量纲升力系数和倾侧角。再入飞行过程中受到加热率、过载和动压约束,终端状态受到目标位置约束。然后,应用直接配点法将最优控制问题离散化为非线性规划问题,将动态优化问题转化为静态参数最优化问题。选取各节点和配点上的状态量和控制量作为优化参数。最后应用SNOPT软件包对参数最优化问题进行求解。仿真结果表明直接配点法对于再入飞行器轨迹初始参数取值不敏感,且求解过程具有一定的实时性。