模态测试设备系统校准方法研究

为了解决模态测试设备面向模态参数的校准问题,研究了模态分析与模态叠加理论,根据该理论得到一个闭环模态信号控制算法,由该闭环控制算法构建一个由5台激振器构成的闭环系统,该组激振器模拟模态测试过程中的一组信号,此组信号包含了标准模态参数的信号,最后用该组信号来校准模态测试设备。根据该方法进行了数值模拟和试验测试,结果显示该校准方法是可行的,并且可以脱离具体的模态结构,不同模态信号的模拟也可灵活实现。     

小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

高超声速二维进气道参数化设计方法初探

通过高超声速二维进气道流动与几何参数制约关系分析和参数敏感性分析, 确定了能够对二维进气道进行参数化设计的5个基本几何控制参数, 初步建立了高超声速二维进气道的参数化设计方法.结果表明该方法选择的基本参数能够敏感地反映进气道的关键性能和尺寸, 为二维进气道型面优化设计提供了切实可行的途径.      

飞机纵向运动参数BP神经网络估算

针对飞机纵向运动方程复杂,现有的气动参数获得方法实现困难,不便于分析与控制飞机的运动,文中利用BP神经网络进行参数估算,建立了飞机短周期纵向运动参数估算的BP神经网络模型。研究了不同神经网络结构、不同的激励函数对飞机纵向参数估算BP网络模型的影响作用,进行了数字仿真,对误差进行原则性分析并提出改进措施。仿真结果表明,这种方法能较好的估计纵向运动方程中的未知参数。     

新型航空润滑油油膜拖动力计算研究

在自制的试验装置上测量了新型航空润滑油油膜拖动力;给出了高剪切率弹流润滑下的Ery-ing特征应力、极限剪切应力、剪切弹性模量的新型航空油流变参数拟合计算式;确定了该油本构方程;建立了该油油膜拖动力计算式, 并进行了试验验证.试验结果表明:该油在试验条件下表现为粘弹性;拖动力的理论计算值与试验测量值相当吻合.给出的拖动力计算方法可用于指导润滑分析领域的工程计算.      

学科间载荷参数空间插值传递方法

针对多学科优化分析中面面耦合学科网格间载荷传递的问题, 提出了在参数空间中的三次函数插值传递方法.该方法将三维空间的源学科载荷点投影到二维参数空间平面上, 用三次插值函数对目标点载荷进行计算.此方法解决了叶片表面弯曲对载荷传递精度的影响.某涡轮叶片温度传递的结果表明本文的方法具有很高的精度.      

数控五坐标高速铣床的PLC控制

介绍了一种高速铣床CNC控制系统的结构及特点:指出了这台铣床PLC程序设计中的重点问题,为此类高速数控机床的控制提供了技术参考.     

基于强度约束的叶片榫头参数化设计

针对榫头的设计要求,介绍了榫头的设计方法和过程.以榫头重量最轻和满足静强度约束为基点,确定榫头的控制参数,实现了人机交互的榫头参数化设计.     

一种基于参数辨识的微小型无人直升机建模方法

 针对具有高度非线性、复杂动力学特性的微小型无人直升机,提出了一种基于参数辨识的建模方法。该方法结合了机理建模和系统辨识的优点,通过严格的机理推导建立了微小型无人直升机横纵向通道通用的参数化模型,建模过程着重考虑了主旋翼、平衡杆和机身的耦合对飞行动态特性的影响。利用基于偏相干分析法的频域辨识获得某型无人直升机的关键参数,进而确定模型。模型预测数据和飞行试验数据的比较表明,所建模型很好地反映了该型无人直升机在悬停状态下的动态特性,可以在该状态下以此模型进行自主飞行控制器设计。     

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

 将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明：该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。