基于不相关模态振型的修正技术

为充分利用试验测量结果,探讨了一种修正技术,不但有效利用试验数据中与有限元模型相关的模态信息,同时也有效利用不相关模态信息,并成功应用于某型现代高推质比涡扇发动机结构中.通过计算,修正后的模型计算值与试验测试值比较接近,误差接近0,MAC（model assurance criteria）值接近1.研究表明:利用不相关模态振型的模型修正技术能够有效得到准确的修正参数值,且修正后的有限元模型具有很高的计算精度.      

综合时序信息的试验优化设计及稀疏求解

考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。     

基于LMI的高超声速飞行器滑模预测控制

针对高超声速飞行器非线性、多约束、快时变等特点,提出了一种基于线性矩阵不等式的滑模预测控制方法.首先设计系统的滑模面,然后对滑模面进行预测并将其作为优化性能指标,通过Schur补引理将控制律的设计转化为一个优化问题.该方法避免了常规滑模控制的高频切换,有效地克服了抖振现象.此外,相对于传统的滑模预测控制方法,该方法不需要额外计算终端约束条件和终端代价函数,只需要通过选取合适的李雅普诺夫函数即可保证系统的稳定性,且其加权矩阵和控制律是同时进行优化设计的,简化了设计过程.仿真试验表明,相比于单纯的预测控制和滑模控制,所提出的方法具有更好的跟踪性能.     

基于径向基函数与混合背景网格的动态网格变形方法

发展了一种基于径向基函数(RBF)插值和混合背景网格映射的动态网格变形方法。混合背景网格由运动物面附近的各向异性网格和偏离运动物面的各向同性网格组成。物面变形或运动后,包含在各向异性背景网格中的所有物面网格点的位移由指定的物面运动规律得到,而各向同性背景网格点的位移通过径向基函数插值获得。然后变形后的计算网格利用计算网格与混合背景网格之间固定的映射关系代数插值得到。各向同性网格距离物面一定的距离,消除了物面保形对径向基函数插值的要求,从而可以减少径向基函数基点的数量,以提高插值的效率和可靠性。最后,通过二维和三维算例对该方法的变形网格质量、参数影响、网格拓扑依赖性、复杂外形变形能力及网格变形效率进行了测试。测试结果表明,该方法能够高效生成大变形下高质量的变形网格。     

基于矩阵填充的二维自适应波束形成算法

针对基于矩阵填充的二维自适应波束形成问题,提出一种基于奇异值门限(SVT)的特征分解线性约束最小方差(SVT-ELCMV)算法。首先建立二维自适应波束形成矩阵填充模型,其次验证接收信号矩阵满足零空间性质(NSP),并分析最小可恢复阵元数,最后以SVT算法将稀疏阵列信号恢复为完整信号,并通过修正的特征分解线性约束最小方差(LCMV)形成有效波束。算法解决了稀疏阵列平均副瓣大幅度上升的缺陷,且在平面阵列部分阵元无法正常工作时依然有效。计算机仿真表明:SVT-ELCMV算法可使稀疏阵列具有与完整阵列相同的二维波束形成能力,并可有效抑制干扰信号,验证了算法的有效性和优越性。     

一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法

认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知（CS）RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。     

随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的导弹部件寿命预测

为了解决某型导弹部件的贮存寿命预测问题,提出了一种随机环境应力冲击下基于多参数相关退化的寿命预测方法。针对产品存在退化失效与突发失效两种失效模式,利用Wiener、Gamma及Inverse Gaussian等随机过程模型拟合各性能参数的退化数据,并采用Copula函数进行相关性退化失效建模;利用随机环境应力冲击解释突发失效的机理,并采用非均匀泊松过程对突发失效建模;进而建立退化失效与突发失效竞争的贮存寿命预测模型。实例应用说明所提方法能够反映出导弹部件的失效规律,比传统预测方法具有更高的预测准确性,具有较好的工程应用价值。     

组合杂交三角形单元的加权能量正交关系

组合变分原理可以增强杂交元方法解的稳定性。建立热传导方程基于区域分解的组合杂交有限元方法,给出单元上温度梯度插值为线性、但温度插值为协调线性插值与非协调二次插值之和的组合杂交三角形单元,并通过数值实验验证理论结果的正确性。结果表明:分片线性温度梯度插值的散度(热源)与非协调温度插值是加权能量正交的;组合杂交三角形元刚度矩阵等同于协调的三角形线性元刚度矩阵,即非协调部分无温度增强特性。     

高空飞艇螺旋桨优化设计与气动性能车载试验

结合某高空飞艇螺旋桨的总体设计方案要求,完成螺旋桨的优化设计以及气动性能车载试验.采用叶素动量理论作为螺旋桨气动性能的计算方法,并通过风洞试验验证了该方法的可靠性.结合遗传算法对螺旋桨的弦长和扭转角进行了优化,使螺旋桨更加高效轻质,优化后螺旋桨设计点的气动效率增加了2.3%.建立螺旋桨车载试验测控系统,可以改变试验海拔高度和大气参数,得到优化设计螺旋桨不同工况的气动性能.试验结果表明,相同转速和来流条件下,海拔越高,螺旋桨的推力和扭矩越小.海拔为3-6km时,全尺寸高空飞艇螺旋桨计算推力和扭矩与试验结果的平均相对误差分别为2.8%和9.2%,两者基本吻合,从而验证了高空飞艇螺旋桨车载试验的准确性.      

基于RBF带学习能力高精度非线性FDD设计

在轨航天器故障检测与诊断问题需要面对模型的非线性,而且要求尽量提高其检测的精度,为此设计了基于径向基函数（RBF）神经网络的动量轮非线性故障检测与诊断（FDD）方案。首先应用RBF补偿建模误差,提高检测精度,并选择李雅普诺夫函数证明其收敛性;然后应用非线性观测器来产生故障残差,给出了阈值以及故障检测的时间;应用RBF网络对故障信号进行重构,并据此设计了带学习能力的FDD策略。再次建立了详细的动量轮模型,通过不同条件下的仿真研究分别验证残差的阈值特性、时间特性以及RBF的重构能力,仿真结果表明了算法的有效性。