非线性MIMO系统神经网络自适应方法及其在飞控中的应用

提出了一种非线性系统的对角自回归神经网络模型。为了实现MIMO系统自适应控制,采用自回归辨识网络对未知非线性系统进行辨识,并将被控对象的误差灵敏度信息用于对角自回归控制网络训练。辨识网络和控制网络都用动态BP算法训练。实际某型飞机纵向模型的仿真结果表明,运用这种控制结构可得到较好的控制效果。     

压气机转子叶片的气动弹性数值模拟

采用了交替迭代算法,对某压气机转子叶片进行了气动弹性数值模拟.自行开发了基于有限元的结构求解器用于结构动力学求解,引用他人开发的非定常流体求解器用于气动力的求解.结构求解器提供叶片的表面位移给流体求解器以改变流场,流体求解器提供气动载荷给结构求解器来计算叶片的变形,界面处理系统在这两个求解器之间进行信息传递.算例表明,这种交替迭代算法在气动弹性数值模拟中是可行的,可以得到叶片的瞬态响应,从而判断叶片是否发生颤振.      

直升机/发动机系统变旋翼转速串行优化方案

提出了一种用于直升机/涡轴发动机综合控制的变旋翼转速串行优化方案.首先基于Levenberg-Marquarat(L-M)算法/一维最优搜索算法,在保证直升机飞行状态不变的情况下,寻优得到旋翼所需最小功率,再通过优化发动机操纵量,在保证发动机约束成立的条件下得到当前发动机运行最优工作点,即达到直升机巡航时油耗最小或者涡轮前温度最低.最后,在UH-60直升机/涡轴发动机综合控制仿真平台上进行了最小油耗控制模式的仿真,数字仿真结果表明了该串行优化方案的可行性.      

航空电子多信道实时分组调度方法

 针对航空电子波分复用（WDM）网络,提出了一种新的多信道实时调度策略实时多信道加权轮转调度（RMWRR）,将多信道分成强实时信道组和尽力服务信道组,通过调整强实时信道组的权值分配和在尽力服务信道组进行权值补偿的方法,在满足强实时消息强实时约束的同时,提高了带宽利用率,可以适应动态消息的权值变化。对经过流量整形的非强实时消息,RMWRR在尽力服务信道组对其提供延迟上界。通过理论分析,推导了RMWRR的强实时调度条件和尽力服务延迟上界。仿真和算例分析验证了该调度策略的强实时约束下的低资源占用和非强实时下的低延迟特性。     

基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

基于等效系统拟配的人-机闭环系统稳定性研究

对于现代带电传操纵系统飞机,其人-机闭环系统是非线性高阶复杂系统.针对带电传操纵系统人-机闭环系统稳定性问题,运用遗传算法在频域内对人-机闭环高阶系统进行了等效拟配,提出应用根轨迹法对拟配得到的低阶等效系统进行稳定性分析.仿真结果表明,用遗传算法进行等效拟配能够避免初值选择问题,拟配精度较高.所提方法能够考虑到驾驶员环...     

基于改进遗传算法的终端区排序研究

终端区航班排序是减少航班延误,降低成本的关键技术。基于安全性考虑,将进近无冲突作为约束条件,这是一个组合优化问题,多约束条件互相制约,导致可行解较难获得。采用改进遗传算法,针对航班速度编码的特性引入局部适应度函数,并以此为标准指导交叉变异操作。仿真结果表明,求得的进近队列延误低、无冲突,且遗传更具方向性,收敛快,大大提升求解速度,更符合实际运用中实时性要求,优于传统方法。     

基于代理模型的浮动壁式火焰筒壁温优化设计

为了使得浮动壁结构具有更好的冷却效果,开展了浮动壁壁温优化研究;将代理模型技术与遗传算法相结合,并发展应用于某气动参数下的浮动壁式火焰简壁温优化设计,使浮动壁的平均壁温降低了2.4%;同时根据构造所得的代理模型,对浮动壁壁温随几何参数的变化规律展开分析,研究了壁温随孔径和冲击间距的变化规律.分析结果表明,在选择的尺寸约...     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。     

基于混合人工鱼群算法的结构有限元模型修正

将模拟退火算法(SAA)与具有交叉和高斯变异的人工鱼群算法(AFSA)相结合,提出了一种基于混合人工鱼群算法(HAFSA)的结构有限元模型修正方法;针对外编有限元模型修正程序直接嵌入Patran/Nas-tran软件存在困难的情况,设计了一种灵巧且方便的接口模块。以试验模型测试数据与有限元模型计算值的向量残差建立目标函数,在基本AFSA中引入交叉和高斯变异算子用于加快全局优化搜索速度,将目标函数优化值不断刷新公告板,再利用SAA进行局部细化搜索从而显著提高优化解的精度,在满足算法终止条件后获得设计参数的最优值;结合Fortran语言和Visual Basic语言编译接口模块,运行模型修正程序时循环修改Patran软件生成的建模文件并反复调用Nastran软件进行求解。以欧洲航空研究科技组织的基准模型——GARTEUR飞机模型为例,修正结果表明,应用HAFSA进行结构有限元模型修正是可行且有效的。