基于DSPN的航天测控系统任务可靠性仿真建模

提出了基于确定与随机Petri网（deterministic and stochastic Petri nets,DSPN）的航天测控系统（tracking,telemetry and command,TT&C）任务可靠性定量分析方法,旨在对相关航天测控方案进行可靠性预计.通过对TT&C系统任务剖面进行时序弧段划分,考虑实际系统中测控单元阶段依赖、单元故障可修以及各单元参与任务起止时间不同等其他建模方法难以处理的复杂因素,建立了“单元层-系统逻辑层-阶段层”3层相互关联的TT&C系统任务可靠性DSPN模型.通过对模型仿真运行,实现了对给定测控方案下TT&C系统任务可靠性定量化评估.分析表明:仿真结果随着仿真次数增加逐渐收敛,与Markov解析方法求得的精确值对比误差控制在1%以内.      

基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法

针对斯贝MK202发动机应力标准对零部件工作寿命评定中未包含各种随机因素的影响,考虑零部件疲劳性能参数的分散性和发动机整机载荷谱的随机性,将实测数据统计分析、零部件应力有限元分析以及蒙特卡罗模拟分析有机结合,提出了基于概率的航空发动机飞行换算率改进算法,以解释航空发动机零部件实际工作寿命存在的差异.经范例验证表明:确定性寿命评定方法的飞行换算率计算结果与改进算法下的平均值相当;对于单次飞行换算率,改进算法的单次飞行换算率平均值比确定性方法的计算结果小2%;对于综合飞行换算率,改进算法的综合飞行换算率平均值比确定性方法的结果小1%;且在改进算法下单次飞行换算率和综合飞行换算率服从正态分布.     

多轴随机载荷下的疲劳寿命估算方法

提出了一种多轴随机载荷下的疲劳寿命预测方法.通过雨流计数法对各平面上的剪应变进行循环计数,以统计出的剪应变循环作为多轴疲劳损伤的主要控制参数,将各剪应变循环历程内对应的最大正应力和正应变变程作为多轴疲劳损伤的第二控制参数.根据多轴疲劳寿命模型计算出各平面上的损伤,以最大损伤平面作为多轴随机疲劳的临界平面,通过该临界平面上的损伤计算出多轴随机载荷下的疲劳寿命.采用SNCM630钢,304不锈钢和S45C钢3种金属材料的多轴随机疲劳试验数据对提出的寿命预测方法进行评估和验证.结果表明:疲劳寿命预测结果大都分布在试验结果的2倍分散带之内.     

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.     

基于神经网络与果蝇优化算法的涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性设计

在对涡轮叶片低循环疲劳寿命概率分析的基础上,将广义回归型神经网络(generalized regression neural network,GRNN)与果蝇优化算法(fruit fly optimization algorithm,FFOA)结合,利用果蝇优化算法的多点全局的快速搜索能力来优化影响疲劳寿命的随机变量,进行涡轮叶片低循环疲劳寿命健壮性优化设计.优化结果表明:疲劳寿命的概率区间减小17.9%,对随机变量的敏感度降低,从而可以更精确地对疲劳寿命进行估计.计算结果验证了该方法在工程应用中的可行性.      

基于改进容积卡尔曼滤波的奇异避免姿态估计

 利用矢量进行卫星姿态估计可以归结为非线性滤波问题。为了提高卫星姿态估计的精度,利用龙贝格-马尔塔(LM)迭代算法改进了容积卡尔曼滤波(CKF)。继而,提出改进容积卡尔曼滤波与四元数结合的容积四元数估计器(CQE),有效地避免了卫星大角度机动出现的奇异现象。进一步,给出了一种与影子修正罗德里格参数切换的容积修正罗德里格参数估计器(CME)。仿真对比表明,初始误差较大时容积修正罗德里格参数估计器具有更好的收敛速度和鲁棒性。     

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.     

基于资源动态配置的IMA任务调度机制研究

航空电子系统对于任务执行的实时性有很高的要求。本文通过对综合模块化航空电子(IMA)下的航电任务进行分析,提出了一种基于资源动态配置的任务调度方案,包括资源管理、任务管理以及任务调度等。通过利用随机Petri网对该调度方案的时间性能进行分析,验证了此调度方案可以缩短航电任务的平均执行时间,提高航电系统的效率。     

基于SPN的跑道利用率模型分析与研究

采用随机Petri网(SPN)建立了跑道系统运行约束方程;通过构造同构马尔科夫链建立了系统处于各种状态时的稳态概率表达式;改变变迁的触发速率,分析跑道利用率的变化情况。证明了模型的可达性、有界性,且不存在死点。     

基于二次指数平滑的发动机气路参数偏差值平滑

利用二次指数平滑法进行气路参数偏差值的异常点识别与平滑,首先建立了基于二次指数平滑的异常点识别方法,然后建立发动机参数偏差值平滑的评价指标,最后根据该指标通过粒子群算法对平滑系数和显著性水平进行优化.通过实例应用验证该方法对于发动机气路参数具有很好的平滑效果,满足工程使用的要求.