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。     

暂冲式燃气取样系统设计与验证

针对超燃冲压发动机燃烧室综合性能的测试需求,从取样探针、系统管路及附件选型、测控方案等角度设计了一套六点暂冲式燃气取样系统,成功实现了燃气发生器出口2.0 s和发动机燃烧室出口1.4 s取样。分别测量了燃气发生器出口测量截面Ⅰ和发动机燃烧室出口测量截面Ⅱ的O_2、CO、CO_2含量,并采用理论温升法推算燃烧室出口温度约为2 121 K。基于暂冲式燃气取样分析,为评估超燃冲压发动机燃烧室性能提供了新的研究思路。     

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。     

“蚌式”进气道附面层扫除特性风洞试验

以某低、高速风洞为平台,设计搭建了“蚌式”进气道附面层扫除特性测量试验系统,进行了不同流量系数和来流马赫数下进气道鼓包表面附面层扫除特性的风洞试验,通过对试验数据的整理、计算和对比分析同型号的飞行试验结果,研究了“蚌式”进气道鼓包表面附面层扫除特性。研究结果表明:在相同的来流马赫数下,随着流量系数的增大,鼓包表面附面层的扫除能力逐渐减弱;在亚声速工况的绝大多数流量范围内,鼓包表面压力系数沿鼓包中心线对称分布、压力梯度变化明显,且在不同截面沿主流方向具有增大的特征,鼓包构型对附面层扫除效果较强;超声速工况下具有明显附面层扫除能力的流量范围明显小于亚声速工况,进气道唇口形成的弓形激波是影响鼓包表面不同位置压力梯度变化的主要因素,进而决定着附面层扫除特性。在接近来流马赫数18及以上飞行工况下,附面层的扫除能力减弱,附面层分离加强,进而会造成较大的进气压力损失和畸变。     

考虑滑流影响的埋入式进气道气动特性分析与流动控制研究

研究滑流对埋入式进气道性能的影响机理对于发动机的稳定性具有重要意义。针对某型涡桨发动机 滑油散热器进排气道系统,基于 CFD技术建立系统的螺旋桨滑流与滑油散热器内流一体化数值模拟方法,进 行考虑滑流影响的滑油散热系统埋入式进气道气动设计仿真分析;针对埋入式进气道由于吸入边界层低能气 流导致通过散热器流量低的问题,设计4组涡流发生器进行主动流动控制。结果表明:滑流使得进气道中的气 流偏离,难以形成稳定漩涡,容易发生流动分离;而合理设计的涡流发生器可以有效改善埋入式进气道内流场 特性,并使通过散热器的流量提高12%。     

三脉冲冷原子陀螺仪中基于内态演化的拉曼光光强补偿算法

由于在复杂环境中拉曼光功率不稳定会导致原子脉冲的宽度发生改变,从而影响陀螺仪的测量精度.通过对冷原子干涉仪的干涉全过程进行建模,计算得出了陀螺仪在拉曼光改变情形下输出相位的解析表达式,即建立了拉曼光在非近共振条件下强度变化时陀螺仪的输出值与外界载体运动之间的关系.与此同时,基于该解析表达式提出了一种对拉曼光光强的补偿算...     

潜入式喷管喉衬界面间隙优化设计

为了解决固体火箭发动机潜入式喷管喉衬在热载荷与内压联合作用下界面间隙优化问题,数值模拟方法求解了喷管热结构响应.采用流体仿真软件,计算了潜入式喷管流动过程的稳态流场,获取了高温燃气流动参数与固体壁面对流换热系数.并采用三维有限元结构计算平台,编写了非均布壁面压力载荷与非均布对流换热系数子程序,求解了喉衬前后搭接界面间隙...     

单点定位与实时定轨的星载算法的比较研究

卫星单点定位方法和卫星定轨方法均采用GPS接收机测量得到的伪距和伪距率作为原始观测量。前者依据几何学原理,采用最小二乘法对单个历元的原始观测量进行处理,解算出卫星的位置和速度;而后者依据轨道动力学理论,采用卡尔曼滤波方法通过连续的原始观测量对滤波器状态量的修正使定轨结果收敛。通过比较,星载定轨方法能够明显改善定位测速的精度和数据的稳定性,其外推功能可以有效避免观测量短时间中断对定轨结果连续性的影响。我们已经将实时定轨算法应用到星载型号任务的工程中,并取得了较好的结果。     

基于自适应遗传BP算法神经网络数据融合的空中目标识别

空中目标识别是现代防空作战的重要研究内容。本文利用不同类型目标产生的多类型传感器的数据信息对目标进行识别。为了训练神经网络目标识别分类器,将遗传算法和BP算法相结合,提出了一种新的自适应遗传BP算法,利用这种神经网络来确定指标的权值。仿真试验结果表明,基于自适应遗传BP算法神经网络的识别是一种简单、可靠的目标识别方法,具有很好的目标识别效果。