基于改进防碰撞策略的两端式双堆垛机出入库优化研究

针对大型自动化立体仓库出入库路径优化调度难的问题,在采用两端式双堆垛机出入库调度模型的基础上,提出改进的防碰撞原则,避免两堆垛机同时运行时碰撞;并结合最优防碰撞边界检验机制,在保证防碰撞的前提下,为两堆垛机划分了最佳的工作区域。提出一种新型改进遗传算法（New improved genetic algorithm,NIGA）,能够根据种群适应度值的集中分散程度,来调整遗传算法的进化结构,从而有效提高算法的收敛速度以及跳出局部最优的能力。运用NIGA算法对双堆垛机的调度路径进行优化,并在算法的每一次迭代中嵌入改进的防碰撞原则和最优防碰撞边界检验机制,最终得到两端式双堆垛机出入库优化的最优解。仿真实验结果表明该策略可以有效防止两堆垛机发生碰撞,大型立体仓库货物出入库的效率有了明显提高。     

机场道面剩余使用寿命计算方法改进

根据现行民用机场道面设计规范和Miner定律对机场刚性道面剩余使用寿命计算方法进行了改进。改进后,从计算结果中易于看出各机型对道面剩余寿命的影响,当飞机运行架次变化时可方便地对道面剩余寿命进行调整计算或根据预期道面使用寿命确定飞机运行架次。     

提高氧泵诱导轮汽蚀性能的方法研究

利用计算流体力学(CFD)技术对某氧泵诱导轮进行了入口壳体开槽的汽蚀性能的研究,分析和采用了双圆弧进口方案.在流场计算研究中,分析了无汽蚀条件下叶片前缘的负荷,然后进行了诱导轮汽蚀性能的计算.流场计算结果表明,采用的改进方案在保证扬程和效率基本不变的情况下,能够很大程度上降低叶片前缘负荷,提高诱导轮汽蚀性能.      

螺旋锥齿轮齿面接触分析改进算法研究

针对现有齿面接触分析(TCA)的不足,提出了螺旋锥齿轮齿面接触分析的改进算法.基于空间曲面啮合原理、Enler-Rodrigues公式以及接触区几何形状的等量关系对齿面接触分析算法进行了改进,通过方程变换,减少了求解接触点位置的非线性方程组维数,由啮合方程求得到初值选取计算公式,使初始值求解有规律可循.以一对弧齿锥齿轮为例,对算法进行了对比分析与验证,结果表明:改进的齿面接触分析算法可减少求解非线性方程组时初值选取的繁复性与增强非线性方程组迭代求解的稳定性;并利用几何等量关系求解接触区几何参数,能避免求解复杂的齿面相对曲率等二阶几何参数.      

某型尾桨叶受载分析及叶根改进

结合近年来某型直升机在飞行训练中尾桨叶出现了叶尖外偏现象,外偏尺寸较大,并且在根部非工作面上出现了起皱、漆裂的现象。本文就尾桨叶的受力和故障原因进行分析探讨,并给出改进方案。     

基于MC/DC最小测试用例集设计方法研究

动态测试主要是通过设计测试用例、开发和运行测试程序来发现软件中存在的错误。如何判断设计的测试用例是充分的,针对不同级别的软件,DO-178B规定了不同的结构覆盖标准。本文针对A级软件,给出一种适合MC/DC准则的最小测试用例集快速设计方法。针对一个判定中同一条件出现多次的复杂情形引起的两种不同用例设计思路,结合LDRATestbed覆盖分析结果,总结出合理的设计方法。     

未来发动机发展概述

随着航空技术的发展进步,人类对民用航空发动机的燃油消耗、噪声控制和污染排放的标准和要求越来越高,各种先进技术的应用研究也不断深入。本文分别从先进材料与工艺、新型核心机、发动机结构改进、新循环方式,以及短舱设计和安装等不同角度,对民用航空发动机新技术研究和未来应用发展情况做了概述。     

两种基于方差的全局灵敏度分析W指标改进算法

在全局灵敏度分析(SA)中,基于方差的灵敏度分析指标(包括Sobol指标和W指标)应用广泛。其中Sobol指标是将输入随机变量固定于特定点时,求得其对输出响应量的平均影响;而W指标求解当输入随机变量在各自分布区间上缩减变化时,输入变量对输出响应量的影响程度。相比Sobol指标,W指标所反映的信息更加全面。但目前对W指标的求解方法还比较欠缺,双层重复抽样蒙特卡罗(DLRS MC)方法和双层一次抽样蒙特卡罗(DLSS MC)方法是两种传统的求解方法。针对W指标的求解问题,提出了两种新算法:改进的蒙特卡罗模拟(AMCS)和基于稀疏网格积分(SGI)的方法。AMCS只需抽取一组样本便可计算出所有变量的各阶W指标,由于该方法是通过筛选策略来计算条件区间上的方差,避免了DLSS MC法中由于小数取整带来的计数误差,从而提高了计算W指标的精度。基于SGI的方法则利用稀疏网格积分来计算三重矩进而得到W指标,由于该方法继承了稀疏网格积分的高效性,因而进一步提高了W指标的计算效率。最后,给出了两个数值算例和一个工程算例,用于验证所提方法求解W指标的准确性和高效性。     

长度标准件的改进与发展

基于长度标准件设计、使用和生产现场实际情况和经验,探讨了长度标准件采用统一躯座材料的可行性和可操作性以及由此而产生的经济效益。     

基于OARO-GRU网络的高频地波雷达电离层杂波短期预测

电离层杂波的精确预测对提升高频地波雷达的目标探测性能具有重要推动作用。为此,提出了一种基于改进人工兔子算法优化门控循环单元 （Opposite Artificial Rabbits Optimization optimized Gated Recurrent Unit, OARO-GRU）网络的电离层杂波短期预测模型。首先,依据高频地波雷达接收到的电离层杂波具有混沌特性这一先验知识,通过相空间重构技术构造GRU网络的输入和输出样本集;然后,融入反向学习和柯西变异两种改进策略用于改善标准ARO的寻优能力,并将其用于执行GRU网络的包含隐层节点个数、初始学习速率和最大迭代次数在内的三个超参数值的优选;最后,重新训练优化后的GRU网络,输入测试样本集进行测试,并依据给定的评价指标评估模型。实测结果表明：相较于其他7种对照模型,所提出的OARO-GRU网络预测模型在预测精度和可靠性上均具有明显的优越性,为有效改善高频地波雷达的目标探测性能提供了一种新的思路与方法。