复合材料加筋板剪切后屈曲分析与优化设计

为了充分利用复合材料加筋板的后屈曲承载能力,针对复合材料加筋板的后屈曲行为开展优化设计方法的研究具有重要意义。详细探讨了筋条尺寸及密度等参数对承受面内剪切载荷作用下的复合材料双向加筋板屈曲后屈曲的影响规律。建立了复合材料加筋板考虑后屈曲响应的结构分级优化方法:在一级优化中以结构几何尺寸为设计变量,使用响应面法(RSM)拟合出结构后屈曲响应的全局近似函数,结果显示,加筋缘条的宽度及加筋的密度对屈曲承载能力有重要影响;在二级优化中采用遗传算法(GA)对复合材料铺层顺序进行优化,经过两级优化后的复合材料加筋板相比于初始设计在质量减少了3%的同时,线性屈曲位移提高了8.86倍,线性屈曲模态由局部屈曲改善为整体屈曲,同时结构的后屈曲承载能力提高了8.7%。基于解决旅行商问题(TSP)的遗传算法被调整用于固定铺层厚度的复合材料铺层顺序优化问题,经优化,结构线性屈曲特征值提高了12.76%,表明了优化方法的可行性。     

复合材料层合板结构冲击损伤数值模拟的损伤力学模型

针对复合材料结构低速冲击损伤问题,基于连续损伤力学提出了一种动力学冲击条件下的三维损伤数值模型。模型中区分了层内损伤（纤维拉伸与压缩失效、纤维间拉伸与压缩失效）和层间分层损伤不同的失效模式。采用三维Puck失效准则与考虑压缩抑制效应的Aymerich准则对上述两类损伤进行判定,材料失效后基于连续损伤力学中线性软化模型对材料损伤进行演化。模型中考虑了复合材料层合板结构中子层的就位效应和损伤分析中的“连锁效应”。通过对Shi的冲击试验进行数值模拟,模型预测的冲击接触载荷、分层形状和尺寸与试验结果吻合较好,证明了所提出的数值模型对复合材料层合板结构低速冲击损伤预测的有效性。     

基于变精度遗传算法的翼型快速优化设计方法

低碳环保的电动飞机在要求较高升阻比的同时,需要尽量降低成本、缩短研制周期。但高精度的数值模拟时间代价很大,因此针对电动飞机翼型设计中初始翼型较难选取、优化速度较慢的问题,提出了一种基于变精度遗传算法的翼型多点快速优化方法。以常用的 Hicks-Henne 型函数为基础,改进了其对翼型后缘描述不精确的问题。在数值模拟阶段,介绍了一种快速气动参数计算软件XFOIL,并分析了该软件的适用性与局限。之后给出了使用XFOIL 与 Matlab 进行联合求解的方法,在无人干预的情况下完全实现了翼型设计与优化的自动化,提高了设计效率。在翼型优化阶段,为保持较高的精度和寻优效率,设计了翼型参数的实数编码方法。针对传统遗传优化算法了改进,设计了染色体变精度杂交方法以及动态惩罚方法。最后,给出了基于遗传算法的多点优化方案,以及翼型多目标快速优化一体化设计方案。仿真分成两部分进行,首先改进的 Hicks-Henne 型函数能够有效实现参数化翼型的后缘夹角改变。通过与 NSGA-II 方法的优化结果对比,本文的方法在一定迭代次数范围内获得的升阻比更高,失速特性更加缓和,特别是在综合提高翼型优化效率方面表现较好。仿真结果表明,该方法能够快速获得多种工况下具有较高升阻比的翼型,也可以作为进一步优化的初始翼型,能提高翼型优化效率。     

在轨服务中非合作目标空间圆检测方法研究

为自主完成空间服务任务,需要满足各种功能需求、突破多种关键技术。针对在轨服务中具有圆特征的非合作目标空间圆（星箭对接环、发动机喷管等）,首先分析了非合作目标空间圆检测技术在在轨服务系统中的主要应用;然后提出了一种非合作目标空间圆的检测方法,通过Canny算子检测边缘,并用Freeman链码法对边缘进行提取分类,再利用RED算法进行非合作目标空间圆检测;最后给出仿真结果,在保证检测精度的前提下,较传统的RED算法明显降低了算法的耗时量。     

基于ArcGIS的最短路径算法在城市交通中的应用

最短路径算法在城市交通中应用广泛。分析对比了Dijkstra算法和A*算法,并结合城市交通中的实际情况,在A*算法中加入了交通信号灯的时间因素和路面宽度因素,以达到改进算法的目的。通过在Esri公司的ArcGIS平台上使用Python进行测试后得到的结果表明:Dijkstra算法所计算的路径最短,但未考虑城市交通的实际情况;经过改进的A*算法所得路径避开了城市中心拥堵区域,通过的路口最少,更适合应用于实际交通当中。     

基于CATIA二次开发的数模信息提取及组织技术研究

基于CATIA的三维数字化设计已逐步成为飞机产品设计的主流方式,其产品数模中包含大量存放于数模结构树中的非几何信息,人工查看时存在工作量大、耗时长且容易遗漏的问题.本文提出了一种基于CATIA二次开发的数模非几何信息自动提取和组织方法,能自动、快速、准确地进行数模结构树中非几何信息的批量提取、再组织和统计报表生成,极大地提高审图和工艺准备的工作效率和质量.     

基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断

为了使约简最小二乘支持向量机(RLSSVM)具有更好的稀疏性和泛化能力,利用微分进化(DE)算法选择RLSSVM的支持向量,提出了DE-RLSSVM算法.在benchmark回归数据集上的仿真试验表明该算法具有很好的稀疏性和泛化能力.然后将该算法用于航空发动机传感器故障的诊断,提出了基于DE-RLSSVM算法的航空发动机传感器故障诊断方法.该方法利用DE-RLSSVM算法对传感器故障进行监测,然后进行定位和隔离.数字仿真结果表明该传感器故障诊断系统能够实现对航空发动机传感器硬故障的检测与隔离.      

基于人工势场法优化的蚁群无人机航路规划

针对复杂环境下无人机航路规划问题,提出一种势场法优化的蚁群航路规划算法。为了改善蚁群初始路径搜索过程中的盲目性,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,进而运用改进的蚁群算法完成航路搜索任务。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快,规划路径短以及环境自适应的优点。     

基于人工蜂群算法的航空发动机参数自整定PID控制

针对航空发动机PID控制器的参数寻优问题,提出基于人工蜂群算法(ABC)的航空发动机PID控制器参数自整定的方法。利用人工蜂群算法实现容易、计算简洁、寻优性能好、鲁棒性强的优点,优化PID控制器参数,以改善控制系统性能。考虑到可能存在的执行机构输出量的极大超调,融入执行机构输出的超调量惩罚机制,改进目标性能函数,有效避免了可能存在的发动机供油量极大超调现象。对涡扇发动机在地面和高空稳态工作点的增量形式的线性化数学模型进行了仿真验证,结果表明优化效果良好,转速阶跃响应反应迅速且超调量小,同时供油量也没有出现大的超调,验证了所提方法的有效性和实用性。     

跨流域高超声速绕流Boltzmann模型方程并行算法

通过对Boltzmann方程碰撞积分进行模型化处理,提出了统一描述各流域复杂高超声速流动输运现象的气体分子速度分布函数控制方程,使用离散速度坐标法对分布函数方程所依赖的速度空间离散降维,构造出直接求解分子速度分布函数的气体动理论耦合迭代数值格式,研制了复杂飞行器高超声速绕流气动热力学计算模型。基于对气体动理论数值计算方法内在并行性、变量依赖关系、数据通信与并行可扩展性的分析研究,使用区域分解并行化方法提出了新型的气体动理论数值算法并行方案;研究了数据的并行分布与并行执行特征,开展了大规模的并行化程序设计,构造了可稳定运行于成千上万CPU的高性能并行算法,用以模拟各流域复杂飞行器的高超声速绕流问题。以稀薄流到连续流环境下不同Knudsen数、不同马赫数的可重复使用类球锥卫星体及翼身组合复杂飞行器等气动力、热绕流问题为研究对象展开大规模并行计算,并进行算法验证,所得计算结果与理论分析、直接模拟蒙特卡罗方法(DSMC)的模拟值及有关实验数据吻合较好,揭示了飞行器跨流域高超声速下的复杂流动机理与变化规律,提供了一条能够可靠模拟高超声速飞行器跨流域气动力及热问题的统一的算法应用研究途径。