预测飞机稳定尾旋的解析法和图像法

尾旋是飞机的极限飞行状态,此一状态极易造成机毁人亡。由于尾旋试飞有极大的风险性,所以在试飞前要进行足够的安全论证,包括理论分析和风洞试验,一般采用两者相结合的方式进行。介绍了解析法和图像法两类方法来研究飞机的稳定尾旋。     

军用危险品航空运输装卸保障风险预测 ac

针对军用危险品航空运输装卸保障过程中的风险问题,根据军用危险品航空运输装卸保障理论与实际,梳理出影响军用危险品航空运输装卸保障的因素,建立了影响因素层次模型。针对影响因素的不确定性,将模糊集理论应用到贝叶斯网络中去,建立了基于模糊贝叶斯网络的军用危险品航空运输装卸保障风险预测的数学模型。最后,将实例中的节点证据输入到模糊贝叶斯网络中,对保障风险进行推理,验证了模型的有效性和实用性。     

基于弹簧系统网格变形方法的旋翼气弹耦合分析

在旋翼气动弹性耦合（CFD/CSD）分析中引入弹簧系统网格变形方法,建立了一套适合于旋翼气动载荷分析的CFD/CSD耦合方法。为了解决CFD/CSD耦合中关键的网格变形问题,旋翼桨叶贴体网格变形采用基于“ball-vertex” 弹簧系统的动态网格方法,通过添加冗余约束,避免了畸形网格单元的产生。旋翼流场计算采用基于Navier-Stokes(N-S)方程的CFD模块,对基于运动嵌套网格 的空间流场进行求解,湍流模型采用B-L模型。结构分析采用基于中等变形梁理论的CSD模块,基于Hamilton变分原理建立旋翼桨叶动力学方程。首先对振荡NACA0012翼型的流场进行了求解,验证了网格变形模块和CFD模块的有效性,然后采用UH-60A直升机旋翼作为算例对结构动力学模块进行数值验证。在此基础上,计算了UH-60A直升机旋翼桨叶在前飞状态下的非定常气动载荷,并与飞行测试数据进行了对比。计算结果表明,文中的弹簧系统网格变形方 法可以有效地用于旋翼CFD/CSD耦合计算分析,提高了旋翼气弹载荷的预测精度。     

基于改进遗传算法的机器人动态路径规划

针对基本遗传算法解决移动机器人路径规划的不足,提出了一种改进的遗传算法。首先,采用栅格法对机器人路径规划进行建模。然后,提出一种生成初始种群的方法和精英策略,设计出自适应变异概率,提高了算法的求解质量。同时,在规划过程中,将全局路径规划与局部路径规划相结合,并且根据机器人与动态障碍物碰撞类型的不同,提出了相应的避碰策略。仿真实验表明:该算法优于基本遗传算法,能够有效地指导机器人在动态环境中实现避障,获得无碰最优或次优路径。     

一种基于余代数单子的Web服务形式化模型

为拓展服务计算的形式化研究视野、手段和方法,建立并实现了一种针对Web服务的服务计算形式化模型。鉴于开放环境下的服务实体主要来源于不同的第三方提供者,将软件实体抽象成余代数单子,从而以一种黑盒方式给出软件服务的语义模型。给出了余代数单子的一般性定义,在此基础上对软件服务进行单子描述,进而提出一种基于余代数方法和单子技术的Web服务参考模型。最后,实现了一个基于单子的Web服务计算平台原型系统,可支持从遗留系统中进行服务抽取、发布、发现和度量等。     

Revisiting the space-time gradient method: A time-clocking perspective,high order difference time discretization and comparison with the harmonic balance method

This paper revisits the Space-Time Gradient(STG) method which was developed for efficient analysis of unsteady flows due to rotor–stator interaction and presents the method from an alternative time-clocking perspective. The STG method requires reordering of blade passages according to their relative clocking positions with respect to blades of an adjacent blade row. As the space-clocking is linked to an equivalent time-clocking, the passage reordering can be performed according to the alternativ...     

A spanwise loss model for axial compressor stator based on machine learning

In the early stage of aircraft engine design, the through-flow method is an important tool for designers. The accuracy of the through-flow method depends heavily on the accuracy of the loss model. However, most existing models cannot(or cannot well) provide the spanwise loss distribution. To construct an effective spanwise loss model, both turbomachinery knowledge and machine learning skills were used in this paper. A large number of numerical simulations were carried out to build a database con...     

再入轨迹多约束模型预测静态凸规划方法

针对大升阻比可重复使用飞行器再入滑翔轨迹规划问题,提出了一种基于自适应分段Chebychev伪谱离散的多约束模型预测静态凸规划算法(P-CMPCP),实现了全量终端状态约束及多过程约束作用下再入轨迹的高精度迭代解算。考虑倾侧角翻转导致控制量不连续,传统规划方法难以同时严格满足终端位置、角度约束,且过程约束易超限,采用自适应分段伪谱离散策略,构建全程飞行状态及过程性能指标约束对各配点处控制调整量的敏感度关系,从而将非线性最优控制问题转化为静态凸规划问题,并利用内点法对各分段控制量进行了协调优化。本文所提方法无需对动力学模型进行简化或近似处理,即能以少量积分运算使轨迹满足再入全量模型约束,且控制量平滑,数值精度优于传统规划方法。     

一种计算二维图象矩的神经网络方法

提出一种计算二维图象矩的神经网络方法,首先,导出一维信号矩与一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换之间的关系。通过２Ｎ－一维Ｈａｄａｍａｒｄ变换和极少量加法,移位及乘法运行可计算二维图象矩。然后给出用Ｔａｎｋ－Ｈｏｐｆｉｅｌｄ神经网络实现Ｈａｄａｍａｒｄ变换的方法,并对该网络作了改进。     

计算大型实对称特征问题的 Lanczos-QR 算法

为了计算大型实对称特征值问题Ｋｘ＝λＭｘ的少数低阶特征值对,本文给出Ｌａｎｃｚｏｓ－ＱＲ迭代方法。首先,给定初始迭代向量ｖ１,作ｍ步Ｌａｎｃｚｏｓ分解：ＫＶｍ＝ＭＶｍＴｍ＋ｈｍｅｍＴ。取Ｔｍ的ｄ个最大特征值为移位量,对Ｔｍ进行ｄ步带原点位移的ＱＲ分解。然后,修改初始迭代向量ｖ１。迭代地重新开始这一过程,迫使初始迭代向量ｖ１进入需求的特征子空间,从而使残量‖Ｋｘ－θＭｘ‖→０。数值例子表明,该方法收敛性强,且稳定、有效。