反推力装置结构优化设计

根据叶栅式反推力装置结构及其工作原理,建立了反推力装置运动学与动力学数学模型,以此为基础,取反推力装置对作动系统的最大负载力极小化为目标函数,装置各运动机构满足几何关系为约束条件,建立反推力装置结构优化模型。通过反推力装置运动学及动力学仿真,并分析在不同结构参数下反推力装置运动学及动力学特性,验证了所建立模型的合理性与正确性。在Matlab环境下采用惩罚函数法对反推力装置进行结构优化设计,结果表明：优化后的反推力装置正向最大负载力下降了24.5%,负向最大负载力下降了16.3%,且各个机构运动不出现干涉,整个反推力装置可正常工作。论文建模方法与优化结果可为反推力装置结构设计提供参考。     

基于POD-BPNN的热启动策略及其在气动代理优化中的应用

传统气动优化设计需要大量CFD 分析,而代理优化（SBO）方法能够有效降低CFD 分析次数,但该方法并没有改变单个CFD 分析时间。提出一种基于本征正交分解-反向传播神经网络（POD-BPNN）模型的热启动策略,并应用于气动代理优化。使用POD-BPNN 模型对SBO 中的初始样本建立从几何设计变量到流场数据的预测模型...     

表面粗糙度评定用的数字滤波器最优模型

数字摅波技术的应用,极大地增强了微机化轮廓仪的功能,提高了仪器的测量精度。除功能和精度以外,滤波数据的处理效率也是仪器的一个重要性能指际。本文根据数字信号处理的理论和 ISO 粗糙度标准,建立了从表面形貌中获取粗糙度轮廓的相位校正滤波器数字模型,并讨论了提高其计算效率的一般方法。本文最后给出了满足表面粗糙度评定用的滤波器最优模型。     

面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法

为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。     

全向攻击比例导引律的优化及其攻击特性研究

本文通过全向攻击引导律优化、攻击区研究以及脱靶量分析,提出一种为确定空空导弹的全向攻击导引律的研究方法。利用该方法可以获得导引品质优良而又易于实现的导引规律。它既能满足全面攻击要求,又有一定大小的攻击区、不大的脱靶量以及良好的弹道特性和适当放宽的初始射击精度要求。另外,本文还对攻击区“黑洞”进行了初步探讨。     

高速航空拖靶的总体方案和气动外形优化

针对某高速、低空恒高拖靶系统研制的需求,设计了一种有良好气动特性、结构简单、工艺性好、成本低的拖靶总体方案.为了进一步减少气动阻力,采用基于Kriging模型的优化方法对高速拖靶气动外形进行了优化设计.优化结果表明:在满足操纵力和稳定性要求前提下,优化后拖靶的气动阻力明显减小.本文研究结果为整个拖靶系统的进一步设计和论证奠定了基础.     

基于多级代理模型的优化算法

在仿真优化中高精度的仿真模型大多难以实现,本文提出一种由全局和局部代理模型共同作用的多级代理模型,并与仿真优化相结合提出基于多级代理模型的仿真优化算法.运用Kriging近似理论和RBF神经网络分别构建全局代理模型和局部代理模型,并在仿真优化的过程中在线更新代理模型.通过算例对算法进行验证,结果表明多级代理模型具有良好的逼近能力,基于多级代理模型的仿真优化方法具有良好的鲁棒性和寻优性能.     

灾变机制下的元胞遗传算法

文章提出了一种改进的加入灾难的元胞遗传算法.该算法是细粒式并行遗传算法和粗粒式并行遗传算法的混合形式.在遗传算法和元胞自动机的原理基础上,通过加入灾难的方式,用于求解复杂甬数优化问题,获得了较好的效果.     

多层设计参数的叶型气动优化

针对叶片型面的设计问题,提出一种基于遗传优化算法的多层参数化方法.这种方法类似多层网格法原理,利用Bézier曲线的递推算法进行各层之间的设计变量转化,使得优化迭代过程中,下层群体中得以保存上层的优秀个体.根据遗传算法固有的并行特性构建了局域网并行优化平台,并对基本遗传算法进行了改进,从而大大缩短优化时间、提高优化效率.最后设计了曲线逼近和叶型优化的算例,结果显示多层参数化方法能明显加速收敛,在个体数较少时,效果更为明显.     

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。