翼身融合布局客机总体参数分析与优化

在翼身融合布局客机总体设计阶段,为评估设计方案的总体性能,建立了翼身融合布局客机总体参数综合分析与优化平台,该平台以翼身融合布局客机的几何参数为输入,完成动力、几何、重量、气动、性能和经济性等模块分析,并以此为基础建立优化设计模型。为快速评估设计方案的性能及优化设计效果,动力分析模块采用了部件级分析模型,重量分析模块采用半经验估算方法,气动分析模块采用面元法结合工程估算方法,性能分析模块采用简化运动学方法,优化模型采用可并行计算的子集模拟优化算法。以某555座级翼身融合布局客机方案为例,应用开发的分析与优化平台,完成了总体参数分析,结果表明分析模型合理。在此方案的基础上,以客机的外形参数和发动机海平面最大推力为设计变量,分别建立了以最大起飞重量最小为目标的单目标优化,以及同时以直接使用成本和进场速度最小为目标的多目标优化,单目标优化结果最大起飞重量降低了约7.17%,多目标优化结果表明直接使用成本降低8.77%的同时进场速度会增加3.32%。     

基于FrFT优化窗的STFT及非线性调频信号瞬时频率估计

瞬时频率(IF)是描述非平稳调频信号最基本的参数,调频信号广泛应用于声纳、雷达、通讯和生物等领域。本文采用分数阶Fourier变换来优化STFT的窗函数,并估计非线性调频信号的瞬时频率。进行了详细的误差理论分析。同时在实验上和Wingner分布(WVD)、短时Fourier变换(STFT)进行误差(MSE)比较分析。仿真证明,FrFt优化窗STFT对估计非线性调频信号的瞬时频率具有良好的性能。     

非均匀有理B样条曲线及节点插入算法在透平叶片优化设计中的应用

将非均匀有理B样条(NURBS)曲线及节点插入算法应用到透平叶栅的二维参数化造型,可以兼顾造型参数的实际物理意义和型线调节的灵活性;将控制点可调的NURBS曲线应用到三维叶片积叠线造型,能够构造任意形状的弯、扭、掠叶片.在此基础上搭建的透平叶片三维气动优化平台,将参数化造型、网格自动划分、流体计算并行求解集成在一起,应用实验设计和响应面分析方法进行多目标寻优.对某单级实验透平分别进行单排叶片和整级优化后,单排叶片总压损失降低了0.57%;单级绝热效率提高了0.8%.      

二维任意域内基于节点的局部网格生成算法

凸域内基于节点的局部网格生成算法,克服了基于节点的有限元方法的网格生成可能产生的不一致性。将该基于节点的局部网格生成算法的适用范围拓展到二维任意域。另外,提出了通过使用约束Delaunay路径来划分任意域的区域划分算法,该算法使得在并行实现网格生成的过程中各处理器之间无需通信,从而大大提高了节点给定情形下有限元方法网格生成的并行效率。     

乘波体飞行器气动布局优化设计

由于具有高升阻比,乘波体是高超声速巡航飞行器气动布局的首选方案。文章在求解圆锥激波流场精确解的基础上,应用流线追踪方法,建立了乘波体飞行器气动布局的参数化模型。在此基础上,对飞行器的气动力特性进行了估算。最后,以气动布局参数为设计变量,升阻比最大化为设计目标,对乘波体飞行器进行气动布局优化设计,应用改进的粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),对优化模型进行求解,得到了优化的气动布局设计方案。     

扩压叶栅最佳弯叶片生成线与进口马赫数之间的关系

为了研究扩压叶栅最佳弯叶片生成线与叶栅进口马赫数之间的关系,用优化的方法,在八个不同进口马赫数下对弯叶片生成线(积叠线)的弯角和弯高进行优化,优化的目标函数为叶栅总压损失系数。结果表明:在同一弯角下,弯叶片总压损失系数随弯高的增大而减小,弯高为50%时总压损失系数最小,最佳弯叶片生成线的弯高为50%。在同一弯高下,总压损失系数随弯角增大呈现类似抛物线的形式的变化规律,存在着一个最佳弯角使总压损失系数最小。在不同进口马赫数下,最佳弯角随着进口马赫数的增加而增大,通过三次多项式曲线拟合得到了一个相对准确的最佳弯角与进口马赫数之间的关系。     

不确定载荷下的桁架结构拓扑优化

对带有不确定扰动载荷的桁架结构拓扑优化问题进行了研究.将不确定载荷表示成有界凸集,从而把不确定性问题转化为一个确定性问题.构造了凸集载荷下以体积为约束的柔度最小化模型,该优化模型的实质是在高维椭球内计算最大柔度最小问题.由于采用传统优化模型存在计算上的困难,对凸集载荷进行了数学处理,并据此构造了半定规划形式的优化模型以便求解.优化结果相对于给定载荷的刚度虽然略低,但对不确定的扰动载荷却具有一定的承载能力.算例表明通过半定规划法构造的考虑扰动载荷作用下的优化结果鲁棒性较佳,结构形式更接近于实际工程结构.     

基于MATLAB的现代优化算法在飞行器气动外形设计中的应用

本文发展了MATLAB语言环境下的现代优化算法，包括遗传算法、模拟退火算法和基于分支联赛选择的多目标遗传算法，并用来求解高超声速飞行器气动外形参数优化问题。所研究的气动外形为带控制舵飞行器和可变弯体飞行器。在MATLAB环境下，求解了最大化升阻比的单目标优化问题和具体有两个冲突目标（最小化铰链力矩并且最大化平均操纵效率）的多目标优化问题。实际算例表明，在快速有效的气动力分析方法辅助之下，本文所发展的MATLAB现代优化算法可以在飞行器初始设计中发挥作用。本文所提供的现代优化算法是对MATLAB优化工具箱的一个有益的扩展。     

基于BP神经网络的内圆磨床主轴动态分析方法研究

通过对神经网络学习样本的选择问题的研究，本文提出了采用“多水平正交表”选取神经网络的训练样本的方法，建立了内圆磨床主轴系统的BP神经网络模型，并在试验的基础上借助于优化方法进行了模型修正和优化计算。该方法不仅计算方便、快捷，而且具有较高的计算精度。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。