压气机树脂叶片注塑成型翘曲变形控制参数设计

针对航空发动机压气机低速试验台所用树脂叶片注塑成型翘曲变形问题,提出了基于正交试验的注塑参数优化方法,通过建立注塑翘曲的数学模型,数值注塑模拟仿真、正交试验优化注塑参数及仿真试验验证,可有效减小压气机用树脂试验叶片的翘曲变形量,达到控形的目的.     

基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策研究

为降低航空公司维修成本,增强送修等级决策科学性,保障飞行安全,提出基于PSO-SVM的民航发动机送修等级决策算法.首先利用改进的粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对支持向量机(Support Vector Machine,SVM)参数进行寻优,并提出将交叉验证(Cross Validation,CV)的平均分类精度作为PSO的适应度值.对某型发动机送修等级的真实数据进行了决策对比研究,研究数据表明:与传统的Grid和GA算法相比,PSO的参数寻优效果要更优;在小样本分类时,PSO-SVM的分类精度要远高于常用的神经网络分类模型径向基函数(Radial Basis Function,RBF)模型和学习向量量化(Learning Vector Quantization)模型.     

涡轮盘双轴对称异形孔结构建模与优化

针对发动机轮盘孔结构的应力集中问题,以某高压涡轮盘安装边螺栓孔为研究对象,建立了涡轮盘非圆异形孔数学模型.该异形孔由双轴对称的8段圆弧光滑连接而成,并满足螺栓装配的要求.使用该异形孔模型取代了原螺栓孔.以有限元分析为基础对异形孔进行了优化,得到该轮盘安装边多圆弧异形螺栓孔的最佳形状.结果表明:优化后的多圆弧异形螺栓孔边第1主应力最大值降低了14.8%,孔边应力集中程度显著下降.设计参数灵敏度分析结果表明,与主圆弧相连的过渡圆弧的尺寸对孔边应力的影响较为显著,在设计中应予以重视.      

基于NSCT与PCNN的图像融合

针对非下采样Contourlet变换(NSCT)变换的平移不变性、多尺度性和多方向等特点,结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的全局连接性和神经元的脉冲同步性,提出基于NSCT变换区域特征与脉冲耦合神经网络相结合的图像融合方法。首先对待融合图像进行多尺度、多方向的分解,低频系数采用区域能量融合规则,高频系数作为脉冲耦合神经网络的输入,最后对融合后的系数经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明,融合结果在主观和客观评价上均优于其他对比方法。     

某型飞机玻璃钢翼尖的设计制造研究

从选材、铺层、结构优化、强度校核和工艺过程等方面论述了某型飞机玻璃钢翼的优化减重设计制造。详细叙述了制造过程中的精度、粗糙度的控制。优化结果显示,该翼尖各项指标符合要求,减重效果明显。     

复合材料热压罐成型模具设计研究

模具设计不仅需要考虑工程、工艺输入,还需要考虑制造加工能力、运输、使用及相关设备能力等因素,使设计出的模具不仅能制造出合格的复材制件,还能达到降低成本、方便使用的更高目标。目前,减重、变形控制、人性化设计等是模具优化的发展方向,利用不断升级的设计工具,结合实践经验的积累,复合材料成型模具将会得到更好的优化,从而促进复合材料在航空领域的发展。     

Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能的支持向量回归预测

为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.     

基于可靠性的飞机风挡抗鸟撞优化设计

传统的飞机风挡设计通常在确定的工况下进行,未能充分考虑实际鸟撞风挡过程中不确定性因素的影响,导致飞机鸟撞风挡的故障多发。综合考虑鸟撞飞机风挡过程中鸟体材料参数、质量、撞击速度等不确定因素的影响,以飞机风挡抗鸟撞的可靠度为约束,风挡质量为目标,基于双循环方法和近似技术建立了风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统,利用一阶矩法进行可靠性分析,对某飞机风挡进行了基于可靠性的优化设计。实例分析证明所建风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统可行有效。     

某水陆两栖飞机机翼和翼梢小翼一体化设计

在前期翼梢小翼外形参数优化工作的基础上,进一步研究和探讨了多级响应面法在机翼和翼梢小翼一体化设计中的应用。采用多级响应面法,数值模拟求解k-湍流模型的N-S方程,同时结合统计学分析方法,提高了计算效率和准确性。以最大升阻比为目标函数,约束升力系数和翼根弯矩系数。共选取了14个外形参数,进行了126次数值模拟试验。优化得到的最大升阻比为21.619。在优化得到的外形参数条件下,直接进行数值模拟试验得到的最大升阻比为21.640,两者相对误差为0.093%。与仅优化翼梢小翼的结果相比,机翼和翼梢小翼一体化设计得到的最大升阻比提高了4.64%,总阻力减少了6.25%,整机的气动性能得到进一步的提升。同时,翼根弯矩系数减少了4.55%,改善了对结构强度的设计限制。     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。