一种轮盘式特种调节阀流量特性的修正算法

针对引进的俄罗斯轮盘式特种调节阀(简称特种阀)用于高空模拟试车台(简称高空台)出现的流量特性模型误差太大(最大误差达15%),导致特种阀数学模型精度太低,难以满足高空台伺服调控系统设计要求这一问题,提出一种特种阀流量特性的间接修正方法。借用若干次试验数据,并对其进行筛选、计算分析、对比等处理,获得去数据噪声后的特种阀流量特性的对角分布稀疏数据表。在此基础上,分5类情况按数据特征进行特种阀流量特性系数修正。建立基于修正的特种阀流量特性的数学模型,并将仿真结果与试验数据对比,特种阀流量稳态误差在5%以内。     

气相化学反应与声学振荡的耦合机理数值研究

通过数值仿真方法针对液体火箭发动机内的气相化学动力学与振荡声场的热声耦合机理进行了研究。采用任意拉格朗日算法解耦流动与化学源项间的刚性。采用的多步总包反应机理考虑了底层的准稳态组分脉动。通过入口流量边界的流量脉动向燃烧室中引入纵向声波,并建立了冷流声学相似场模型以分析热声耦合效应的强度。研究发现:在线性小振幅声场中,气相化学动力学控制的释热系统与声学振荡无明显耦合激励;在非线性有限幅值声场中,燃烧室压力与释热波动出现“突跃”并表现为陡峭前沿波,气相化学动力学控制的释热系统与声学振荡发生耦合激励,反应流较其冷流声学相似场的压力振荡振幅增强约300%。最后分析了耦合激励发生的可能原因,提出了气相化学动力学体系的“释热分岔”假说。     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。     

改进的粒子群算法求解飞机位姿评估问题

在飞机装配中,要求调姿基准点距离误差和最小以及各点距离误差满足容差条件。以往的飞机位姿评估算法注重距离误差和最小,可能出现调姿基准点的距离误差不满足容差约束的情况。为了求解在满足容差约束条件下的距离误差和最小的飞机位姿参数,提出一种新的优化模型,将带容差约束转化为带惩罚函数,与距离误差和一同作为优化目标,采用求解约束优化问题的粒子群算法进行求解。在上述算法上进一步改进,通过动态改变约束参数来加强约束条件,可以通过迭代方式进一步减小飞机调姿基准点最大距离误差。仿真算例和蒙特卡洛分析证明,求解约束优化的粒子群算法和改进的粒子群算法在求解飞机位姿评估问题时,求解得到的调姿测量点最大误差小于奇异值分解法。     

基于离散粒子群算法的航空发动机总装工艺优化方法

为了提高航空发动机总装工作的效率与质量,加强对总装工序和总装机件的管控,量化不同总装人员工作任务量,提高发动机总装的一致性和可追溯性,提出了1种发动机总装分区优化方法。以改进的2进制粒子群算法为基础,平衡了发动机总装各区域的工作内容,最小化各总装区域的工作差异,增强了每个区域装配机件的关联度,提高了总装工作的并行度,从而提高了装配质量。以某型发动机总装区域划分工作为实例,通过上述算法进行了总装区域划分,量化了所有装配区域每一工序的具体装配内容,减小了不同装配区域间的机件差异,杜绝了缺件、剩件等装配问题。     

液池深度对水滴撞击水面后形态特征影响的实验研究

用实验方法对液滴撞击液面后的形态特征及其机理进行了研究。用高速摄像机记录了不同液池深度下的液滴撞击液面过程,总结出了在不同阶段出现的液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象。基于计算机视觉算法开发了图像处理程序,实现了特征几何参数的自动提取。讨论了液池深度、韦伯数、初始液滴直径和液滴下落高度等因素对特征运动形态的影响。结果表明：在韦伯数一定的情况下,当液池深度跨越某个临界值时,液坑、液冠、中心射流和次生液滴等特征现象发生显著变化;液冠–液坑高度比随韦伯数的增大在一定范围内增大;中心射流能否分离出次生液滴与液池深度和初始液滴直径有密切的关系。     

基于多目标灰狼算法的干扰资源多效能优化方法

依靠经验决策或简单的模板匹配的传统干扰资源决策方式难以适应当前复杂的电磁环境。针对雷达干扰资源决策的智能化需求展开研究,将干扰资源调度建模为多目标优化问题,以最大化整体干扰效能、最小化干扰总功率、最小化作战损失为目标函数建立干扰资源调度模型,利用一种多目标灰狼算法（MOGWO）求解问题模型Pareto前沿,以最优解集代替最优解,再根据战场实际情况选择最佳调度方案,使决策方案更加科学合理。实验结果表明,MOGWO算法能够克服基本灰狼算法（GWO）探索能力不足、局部收敛的缺陷,有较高的搜索效率,算法的寻优能力和稳定性均优于NSGA-Ⅱ算法和MOPSO算法。      

一维GTD散射中心模型参数估计的改进MUSIC算法

针对利用多重信号分类（MUSIC）算法估计一维几何绕射理论（GTD）的散射中心模型时噪声鲁棒性较差、参数精度不高这一问题,提出一类改进的MUSIC算法。首先,构建原始回波数据的共轭矩阵,有效提高了原始回波数据的利用率;其次,将原始回波数据的协方差矩阵、共轭数据的协方差矩阵叠加取平均,得到一个新的总协方差矩阵;最后,对矩阵作2次方、4次方等偶次方处理,得到另一矩阵,以达到增大信号特征值与噪声特征值之间差距的作用,等效为增大了信噪比。仿真结果表明:所提改进算法的参数估计性能及噪声鲁棒性均要优于经典MUSIC算法。      

W波段UAV MISAR实时成像运动补偿方法

建立了实时成像正侧视合成孔径雷达(SAR)运动误差模型,采用了一种基于惯导和相位梯度自聚焦(PGA)运动误差估计的中心波束平面运动补偿算法。该算法对回波包络和相位进行分开补偿,利用惯导数据把带有运动误差的回波包络拉直,再利用相位梯度自聚焦算法对回波进行相位误差估计并补偿。针对实时成像的时间少、运算量大、运算资源受限等特点,该算法取消了距离徙动校正的步骤,将运动误差矢量在斜距平面投影并完成包络校正和相位误差估计。该方法运算量小,同时能满足分辨率要求。仿真结果表明:该方法能够得到质量较高的SAR图像。