幂指函数在非线性规划中的应用

给出一种自适应近似函数－幂指函数f^-(x)在非线性规划中的收敛算法。它采用minx∈Enf^-(x)的最优解序列｛x^-｝去逼近原问题minx∈Enf^-(x)的最优解x^*.与传统优化算法相比：该算法最优解｛x^-｝可以通过f^-x(x)=0直接解析得出；该算法不要求序列｛f(x)^k｝具有单调减特性，却能够保证算法的收敛性，该算法的计算量对变量的维数不敏感，从而具有广泛的应用前景，从方法论上，它是采用“特殊非线性”来研究“一般非线性”的一种新方法。     

点火瞬态过程仿真模型参数辨识

建立了固体火箭发动机点火瞬态过程一维非定常流场仿真模型,采用系统辨识方法进行了模型参数不确定性研究。基于点火试验用缩比发动机试验结果,得到了传热模型参数和瞬态燃速模型参数的最优估计,提高了点火瞬态过程一维仿真模型的预估精度。采用近似方法,构建Kriging近似函数,有效解决了一维非定常流场仿真的计算复杂性问题。     

基于EMD熵特征融合的滚动轴承故障诊断方法

研究了滚动轴承故障诊断单一故障信号的局限性和故障特征的非线性,从信息融合的理论出发,利用非线性动力学参数熵作为特征,提出了基于经验模态分解(EMD)熵特征融合的方法来解决滚动轴承故障诊断问题.首先将原始信号进行EMD,利用EMD的自适应多分辨率的特点计算EMD得到的固有模态函数(IMF)信号的多种熵值,然后采用核主元分析(KPCA)对提取的状态特征进行信息融合,从而得到互补的特征,最后将提取的融合特征通过支持向量机(SVM)进行故障诊断.滚动轴承故障诊断实验表明:该方法结合了EMD、信息熵理论和KPCA强大的非线性处理能力的特点,可以进行滚动轴承故障诊断.      

高超声速飞行器进气道压缩面逆向设计方法

针对高超声速飞行器进气道压缩面问题,首先研究了激波理论的逆向算法,以此为基础提出了进气道的等强度和等熵压缩面的逆向设计方法,并采用此方法设计了以进气道出口气流参数为设计参数的高超声速飞行器进气道压缩面,然后对两种压缩面进行了性能分析和数值仿真.结果表明:通过逆向设计方法设计进气道压缩面是可行的,其相对于传统方法耗时大大减少;理论计算表明相同设计条件下两压缩面几何参数基本一致,而来流参数也基本不变,设计点下等熵压缩面总压恢复系数高出等强度压缩面6.3%.数值仿真验证了该方法的可行性并研究了非设计状态下两种压缩面的各项性能参数,同时对比了不同马赫数下进气道内部波系分布和气流均匀性.      

间隙高度对超声速膨胀器流场及性能的影响

采用三维雷诺平均N-S方程和标准k-ε湍流模型,对不同间隙高度超声速膨胀器的流场和性能进行了数值研究,结果表明:间隙高度显著影响三维流道内的局部流动特性和超声速膨胀器的整体性能,随间隙高度增加,气流最高相对马赫数降低,高速区范围逐步缩小;泄漏涡增强,尺度变大,横向和径向运动明显,泄漏损失增加,但激波及激波附面层相互作用的损失降低;超声速膨胀器的膨胀比先增大后减小,等熵绝热效率持续降低.下端壁、吸力面附近低能流体之间以及与壁面的摩擦损失和间隙泄漏损失是有间隙超声速膨胀器三维流道内损失的主要来源,超声速膨胀器的间隙高度宜在0.9%h₀~1.5%h₀之间选取.      

存在观测站位置误差的转发式时差无源定位

无源定位中,由于观测站安放在运动平台等原因造成的观测站位置误差会影响无源定位精度性能。另外到达时间差(简称时差)(TDOA)的转发式测量需要将不同观测站截获到的辐射源信号都转发到同一位置,如主观测站。针对这两个问题,提出了基于约束总体最小二乘(CTLS)的无源定位算法。首先将转发式时差的非线性定位方程转化为不需要中间变量的直接线性方程,再基于CTLS算法依次转化为约束优化问题和无约束优化问题,最后推导给出定位近似闭式解。仿真实验表明在观测站误差较大时,该算法与其他算法相比定位精度性能较好。     

基于响应面近似技术的平流层飞艇协同设计优化

针对平流层飞艇多学科设计优化问题,引入协同优化算法,分析基于响应面近似模型的协同优化方法CO/RSA的执行步骤和特点,并介绍响应面近似模型的构建方法;建立平流层飞艇各学科模型,并对学科间耦合关系进行分析;运用建立的气动/推进、结构、能源三个耦合子系统的学科分析模型和系统优化模型,以平流层飞艇总质量最小为优化目标,综合考虑浮重、推阻和能源平衡,采用CO/RSA方法对平流层飞艇进行设计优化.结果表明:所建立的平流层飞艇的MDO模型是合理的,CO/RSA算法应用于飞艇总体设计优化是有效的,研究结果可为平流层飞艇方案论证和方案设计提供参考.     

对偶型最大熵概率密度函数模型及其优化解法

针对经典型最大熵概率密度函数模型及其计算目前存在的非线性程度高,优化不收敛,求解效率低等问题,提出了一种对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化的方法.根据优化过程不稳定,重新推导了拉格朗日系数的线性变换公式.针对几种常见及一种复杂的概率密度函数,采用经典型与对偶型最大熵概率密度函数模型分别计算概率密度及可靠度的对比表明:与经典型最大熵概率密度函数模型相比,对偶型最大熵概率密度函数模型优化函数形式简单,非线性程度低.逐次优化法求解拉格朗日系数不仅克服了初始值敏感性问题,而且计算效率高.对偶型最大熵概率密度函数模型+逐次优化法与其他方法相比,计算精度最高,且能很好的应用于复杂概率分布及可靠性问题.      

盘腔进气位置对径向预旋系统的影响

为减少径向预旋系统的流动损失,运用数值模拟方法对不同盘腔进气位置的径向预旋系统进行分析,结果表明:随着盘腔进气径向位置的增加,预旋喷嘴出口气流旋流比随之逐渐减小,径向预旋系统的温降系数及总压损失系数均随之逐渐增大。当旋转雷诺数等于7.9×106,盘腔进气位置由低位向高位变化时温降系数最大可增加525%,同时总压损失系数增加3.93%。径向预旋系统内比熵增主要发生在预旋喷嘴和共转腔,约占系统总体比熵增的80%。随着盘腔进气径向位置的增加,径向预旋系统总体比熵增降低,预旋喷嘴比熵增占比逐渐增大,共转腔比熵增占比逐渐减小。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。