智能优化算法在飞机总体设计中的应用

飞机总体设计在飞机的整个设计过程中是非常关键的步骤,在这个过程中,飞机的总体布局和许多重要参数都被确定下来。但是,飞机的总体设计又是一个复杂和艰难的过程,因为涉及到大型系统的有约束的非线性优化问题,用传统优化方法很难得到满意的结果。本文采用了近年来发展很快的几种智能优化算法--遗传算法、模拟退火算法、禁忌搜索算法、Hopfield神经网络算法解决飞机总体设计优化问题,阐述了各算法的关键步骤及运行过程,并编写了相应的计算程序。通过对各种算法的结果进行比较和讨论,最后的结论是：模拟退火算法最适合求解这类复杂的约束非线性优化问题,禁忌搜索算法和遗传算法次之,Hopfield神经网络算法效果最差,容易陷入局部最优解。     

大型运输机机翼气动外形设计研究

以大型运输机机翼为研究对象,针对其机翼高低速气动外形设计目标,采用改进的Takanashi正反迭代、余量修正方法,进行超临界翼型的大型运输机机翼气动外形反设计.采用优化方法进行三维机翼低速增升装置的优化设计,通过将气动外形优化设计方法与反设计方法相结合以及分布式并行计算等手段来提高设计效率.结果表明,该设计方法是合理可行的.     

飞机舷窗有机中空透明件的变形和应力分析

针对某机型飞机舷窗有机中空透明件的载荷特点,建立了用于计算中空透明件变形和应力的迭代算法和有限元模型,并通过试验验证了该算法和有限元模型的准确性.对多种规格有机中空透明件进行了计算,分析了变形和应力与舱外气压、有机玻璃板厚度、气体层厚度的关系.     

基于iMPA的伪码快速捕获算法的性能分析和改进

针对迭代消息传递算法（iterative Message Passing Algorithm,iMPA）,通过证明m 序列是一种特殊的线性分组码,给出了该算法应用到伪码捕获的理论依据;分析了采用iMPA 进行伪码快速捕获的性能,包括捕获概率和算法复杂度;用马尔科夫链分析了基于iMPA的捕 获及判决流程,给出了平均捕获时间的解析表示。针对iMPA进行伪码捕获时收敛速度慢,检 测性能较低的缺点,通过增加因子图的约束,提出了冗余iMPA算法,即R\|iMPA（redundanc y iMPA）。仿真结果表明,R\|iMPA能有效的提高算法的收敛速度,检测性能平均提高约 2 dB 。     

深空组阵Eigen算法及其低信噪比合成性能分析

根据深空组阵信号模型,分析了Eigen最优合成采用的两种准则即最大输出功率和最大 信噪比准则。为了快速计算最优权值,给出了两种迭代算法即PM和PMFM算法,同时为了改善 微弱信号合成效果,在PMFM算法中引入记忆因子,提出一种可以自适应跟踪信号相位变化的 自适应Eigen算法。仿真分析了基于最大输出功率准则的Eigen合成算法和自适应Eigen算法 对低信噪比组阵接收信号的合成性能,仿真结果表明自适应Eigen算法不但具有良好的合成 效果和自适应特性而且运算量小,具有重要的工程应用价值。
     

三维分块非结构化网格上的可压缩流计算方法

提出了分块非结构化网格生成方法,通过子块划分、子块网格划分、整体网格拓扑连接生成可局部加密的分块非结构化网格,既具备了非结构化网格对复杂区域的处理能力,又避免了分块结构化网格块间信息传递的复杂计算过程.通过将密度修正值引入压力修正方程,发展了非结构化网格上可压缩流动的SIMPLE算法.对孤立翼型及透平叶栅的流动进行了数值计算,压力系数、速度、折转角的数值结果与已有的实验值吻合较好,验证了数值方法的精度.      

基于非结构网格有限差分法的扎染算法

应用有限差分法时遵循贴体坐标系下离散等价方程的离散准则,格式中仅用到当地网格点的坐标变换系数,据此可以构建新的非结构网格有限差分法,数值算例表明在空间二维情况下用连接离散点的3条网格线构造出来的一阶迎风格式可以稳定收敛。把这种非结构网格有限差分法推广到三维,在4条网格线基础上进行离散计算,然后提出一种局部区域多重网格、重复计算的新算法。首先在包含物体的整个区域采用直角坐标系下的均匀网格进行计算,然后消除物体内部点对物体外部流场区域的影响,最后在物面和直角网格之间很小的局部区域填补非结构网格进行计算,计算过程类似于中国传统的扎染工艺。处理流场内存在曲面物体边界问题时,相较于常规结构网格差分算法,扎染算法尽管在计算中包含需要特殊处理的无用网格点,也存在重复计算的局部区域,但是以这些计算能力的浪费为代价,换取了编程简便、内存量小、网格生成快捷、易于扩展网格规模等优势。定性分析表明,这种扎染算法非常适合研制大规模并行计算,建立的计算流体力学应用软件可以充分发挥数十万至百万处理器核心的超级计算机的效能。     

基于多目标帝国竞争算法的进场排序与调度

为兼顾空管、机场、航司以及民众的不同诉求,提出了基于多目标帝国竞争算法的进场排序与调度方法,达到平衡交通需求与进场管理的目的。首先,借鉴机器调度领域研究成果,梳理与精简进场排序与调度的评价指标,并结合运行约束构建多目标进场排序与调度模型。接着,引入非支配排序,设计多目标帝国竞争算法,给出衡量帕累托解集优劣的评价指标。最后,采用通用数据集与长沙黄花机场实际运行数据实施案例进行仿真与验证。结果表明：提出的多目标帝国竞争算法,相对于带精英策略的非支配排序遗传算法以及多目标模拟退火算法而言,解集更占支配地位、分布更均匀、收敛性更好,求解的效率也更高;提出的算法能有效实现进场排序与调度,即便以标准间隔的1.8倍实施仿真,总延误时间、总飞行时间和最大飞行时间,相对于实际运行分别降低了41.2%、11.4%和8.6%。     

垂尾抖振响应的鲁棒-FxLMS主动控制试验

针对垂尾模型低阶模态抖振响应的主动控制问题,设计鲁棒控制器对次级通道进行反馈式阻尼补偿,建立了多模态的RFxLMS控制器,采用宏纤维复合材料压电作动器,开展了垂尾抖振响应压电主动控制的地面模拟试验。试验结果表明,RFxLMS控制器具有收敛速度快、控制效果好的优点,并且相比于单独的FxLMS控制器或鲁棒控制器,对垂尾抖振响应具有更好的控制效果。进一步开展了垂尾抖振响应主动控制的风洞试验。结果表明,RFxLMS控制器在多个试验工况下均有稳定的控制效果,并提升了控制系统的性能,垂尾抖振受控响应的RMS值比无控响应的RMS值降低了39.7%~48.1%。     

火箭橇运动计算算法优化与试验验证

对火箭橇试验系统进行了动力学分析,研究了火箭橇运动计算方法,在常规算法基础上对各参量计算方法进行改进,并引入了新的参量能量耗散阻力,进而得到优化算法。取四次不同速度的双轨橇车试验结果分别与常规算法和优化算法计算结果进行比较,得到:常规算法计算结果误差最小为7.67%,误差最大为37.91%,优化后算法计算结果误差最小为0.48%,误差最大为5.0%;取四次不同速度的单轨橇车试验结果分别与常规算法和优化算法计算结果进行比较,得到:常规算法计算结果误差最小为11.78%,误差最大为43.64%,而优化算法计算结果误差最小为0.11%,误差最大为5.31%。结果表明火箭橇运动计算优化算法相比常规算法能有效提高计算结果精度,计算结果对火箭橇试验设计具有一定工程指导意义。