基于离散协同射流的翼型增升减阻方法

协同射流是一种近壁面流动的高效、低能耗主动控制技术。重点开展了一种应用离散协同射流的二维翼型增升减阻效应的数值模拟研究,分析了离散协同射流的堵塞度和喷口密集度等关键参数对流场结构、气动特性、功率消耗及能量利用率的影响效应与作用规律。在施加离散协同射流措施后,能够使翼型近壁面空间流场更有效地产生较强的相干涡结构,使得射流与主流及边界层充分混合,可显著提高同等迎角下的升力系数、明显减小阻力系数,最大升力系数提高近150%,失速攻角推迟约5°。研究表明:离散协同射流是一种显著提高翼型性能的高效流动控制方法。     

陀螺加速度计伺服回路的滑模变结构控制方法研究

陀螺加速度计的正常工作需要相应的伺服回路来保证仪表具有足够的静态和动态性能,以陀螺加速度计伺服回路为研究对象,对其控制方法进行研究.基于已有的数字控制方案,针对陀螺加速度计伺服回路的参数摄动等不确定问题,设计了一种离散域内的滑模变结构控制器,并对其进行相关仿真和实验.仿真和实验结果表明,滑模变结构控制器的动态性能良好,具有较强的鲁棒性.     

面向航空复杂薄壁零件智能加工的进化建模方法

航空复杂薄壁零件的材料加工性能差、加工过程的强时变性和多态性(工件的几何、动力学特性,刀具磨损状态在加工过程中变化剧烈)导致建模难度较大.为了提高航空复杂薄壁零件的加工精度,首先根据薄壁零件加工工艺,通过对加工时间进行离散,建立了零件加工过程4维多态模型.针对具体工序模型的演化过程,建立了几何演化模型、动力学演化模型以及刀具磨损演化模型,最后通过误差补偿进化模型建立了整个加工过程的闭环控制,通过迭代学习方法实现了非线性误差的建模.     

不分离型超声复合铣削系统稳定性研究

为研究不分离型超声复合铣削系统的稳定性,讨论了超声复合铣削运动特性,建立了不分离型超声复合铣削稳定性模型。利用半离散法对超声复合铣削稳定性进行研究,应用MATLAB软件进行数值分析并得出了超声铣削稳定性叶瓣图。研究表明,不分离型超声复合铣削能提高普通铣削系统的稳定性,最大极限切削深度提高约13.8%。利用钛合金材料进行超声复合铣削的试验验证,试验结果验证了理论模型与稳定性叶瓣图的正确性,同时也验证了利用半离散法分析超声复合铣削系统稳定性的可行性。     

离散伴随方法在气动优化设计中的应用

针对工程问题中大规模设计变量难以进行快速优化的难题,在自研流场解算器(WiseCFD-UG)基础之上,发展了基于离散伴随方法的梯度计算模块,实现了目标函数对大规模设计变量的快速精确梯度求解.此外,结合FFD参数化、线弹性体网格变形,优化算法等模块建立了气动优化设计系统.运用系统对M6机翼和CRM翼身组合体构型进行定升减阻优化设计,结果表明:机翼表面的压力分布得到了显著改善,表面激波得到不同程度的消除或减弱.气动优化设计系统有效可靠,具有一定的工程应用价值.     

自由漂浮空间机器人点到点避奇异运动控制方法

针对具有冗余机械臂的自由漂浮空间机器人（Free Floating Space Robot, FFSR）点到点避免奇异性规划和控制问题,提出了一种冗余FFSR的点到点避免奇异控制方法。首先,该方法基于离散状态依赖李卡提方程（DSDRE）控制器设计方法,利用FFSR的动力学和运动学方程实现了FFSR系统方程的伪线性重构;然后,基于伪线性重构系统及DSDRE状态调节器设计方法实现了FFSR的关节角速度和末端位姿的同时跟踪控制;其次,根据跟踪控制器对FFSR广义雅克比矩阵（GJM）行满秩的设计要求,定义FFSR的奇异性判别依据,构造了避奇异约束函数;再次,由于冗余FFSR系统具有多逆运动学解特点,考虑关节角及关节角速度约束,结合避奇异约束函数设计了FFSR的期望轨迹在线规划器,进一步将设计的跟踪控制器与规划器相结合提出了冗余FFSR末端点到点避奇异运动控制方法。最后,为验证所提方法的有效性同时考虑简化计算,采用平面4连杆FFSR模型进行数值仿真,仿真结果表明所提点到点避奇异运动控制方法能够有效实现冗余FFSR系统的点到点避奇异运动。     

跨声速工况下流体诱发叶片振动研究

对同一跨声速风扇的非定常流场进行了跨声与亚声两种工况下的数值模拟.对两个工况下流场计算得到的转子叶片表面非定常气动激振力进行频谱分析,并对其进行对比分析,从而得到跨声工况下气动激振力特性.应用ANSYS软件的瞬态分析方法进行了叶片的强迫响应分析,对跨声和亚声两种工况下的叶片强迫响应进行对比分析,从而得到跨声工况下叶片强迫响应特性.      

基于DPSO-SA的低轨预警系统初始任务规划方法

为提高天基低轨预警系统在导弹跟踪任务中的效率,建立了天基低轨预警系统初始任务规划模型.该模型包含跟踪精度、任务完成率和资源松弛度等优化指标,考虑导弹跟踪中目标信息的不确定性,定义并构建了跟踪原子任务的不确定度和动态优先级.在此基础上,提出采用离散粒子群(DPSO,Discrete Particle Swarm Optimization)-模拟退火(SA,Simulated Annealing)混合优化算法求解初始任务规划模型,提高了算法收敛速度、精度以及全局搜索能力.仿真算例验证了模型的优点以及DPSO-SA混合优化算法的有效性.     

基于离散粒子群算法的多飞行器在轨服务任务分配

为解决多约束条件下飞行器在轨服务任务分配问题,以在轨卫星群为研究对象,提出了一种基于离散粒子群算法的多服务飞行器的目标分配方法,综合分析目标飞行器价值、服务飞行器消耗以及能量时间消耗等3项关键指标因素,建立了在轨服务任务分配问题的数学模型。通过构建粒子与实际问题间的对应关系,设计了新的离散粒子群位置和速度更新公式求解任务分配问题。仿真结果表明:离散粒子群算法具有收敛速度快,寻优能力强等优点,能够有效地解决多约束条件下的服务飞行器协同任务分配问题。     

具有混合约束的DES Petri网控制器的设计

针对基于Petri网离散事件系统库所和变迁混合不等式约束反馈控制器的设计问题,提出一项新型设计具有库所和变迁混合约束的Petri网控制器的方法——利用Petri网简化技术把所有约束库所融合为一个与它们标识总量相等的库所,然后再与受约束的变迁进行对照比较,使控制器的设计更为简单并且避免了死锁,尤其是对规模较大的系统,其优势更加明显。借助一个应用实例．将该控制器设计方法与Yamalidou等人提出的控制器设计方法作比较,表明所提出的控制器设计方法不仅更简单、更有效而且可以应用到推广Petri网。