高速铣削系统稳定性动态优化新方法

考虑铣削过程中的自激振动和强迫振动,基于延迟微分方程的稳定性判定准则和强迫振动共振区的半带宽理论,提出一种铣削系统稳定性动态优化新方法.该方法通过选择切削参数和修改系统结构参数,在保证加工表面精度的前提下,获得大的稳定性材料去除率.其目标函数是材料去除率,约束条件是铣削过程稳定且非共振,动态优化变量是铣削系统的切削参数和结构参数.优化程序被阐明,实例分析结果显示,系统在稳定非共振条件下,加工时的材料去除率相比于优化前提高了18.86%.另外,为获得最大的稳定材料去除率和较好的表面精度,在铣削系统优化过程中,应同时考虑颤振稳定性和共振的影响.     

基于区间灰色不确定语言的工作类型优化方法

针对飞机维修任务工作类型优化过程中的模糊与灰色问题,采用区间灰色不确定语言变量建立工作类型的评价指标和决策模型,提出了军机维修任务工作类型优化方法.对优化方法进行了实例分析,工作类型排序结果和数据对比结果验证了优化方法的可行性与有效性.在某军机上对优化方法进行了工程应用,完成192项初始维修任务工作类型优化,应用结果表...     

基于6σ设计的复合推力高速直升机总体参数多目标优化

针对复合推力高速直升机总体设计阶段总体参数的选择问题,提出一种提高可靠性和鲁棒性的基于6σ设计的改进多目标遗传算法优化方法。采用叶素理论和数值积分的方法分析计算了复合推力高速直升机气动及飞行性能,并以此为基础建立了约束函数和初步目标函数模型;将6σ设计融入改进的多目标遗传算法中,构造最终目标函数;在给定有效载荷设计要求下,对复合推力高速直升机总体参数进行了多目标优化设计。该方法获得了所需的Pareto解,优化后的复合推力高速直升机飞行性能相对原机有了较大改善,算例结果表明该方法有效可行。     

基于遗传算法和空间推进方法的单壁扩张喷管优化设计研究

 将单目标遗传算法和多目标遗传算法（包括NSGA-II和NCGA）,与高效、高精度的空间推进流场数值模拟方法——SSPNS方法相结合,对二维超燃冲压发动机尾喷管即单壁扩张喷管（SERN）进行了气动优化设计研究。在巡航点（Ma=6.0）讨论了推力系数C_T最大单目标模型,推力系数C_T最大升力系数C_L最大两目标模型,以及推力系数C_T最大升力系数C_L最大俯仰力矩系数C_m最小三目标模型,分别得到了喷管的最大推力设计和关于多个目标性能的Pareto最优前沿。结果表明,扩张壁初始扩张角θ_r,i和外罩长度L_c对C_T影响较大;较小的L_c和较大的θ_r,i设计,将降低外罩内表面的负升力作用而使得SERN的C_L较大;较长外罩和较小的θ_r,i,对应Pareto最优设计的C_M较小。     

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。     

考虑微加工误差的微机械陀螺的健壮性优化

 为减小微加工误差对音叉振动式微机械陀螺设计性能的影响、提高其批量性能稳定性,以对其加工后性能变异影响最大的若干关键参数为设计变量,在分析了几何约束条件、模态性能约束条件、基于模态的加工灵敏度约束条件的基础上建立了微机械陀螺健壮性优化的数学模型。在无需事先知道微机械陀螺尺寸／性能的详尽统计信息的条件下,采用一阶摄动技术和遗传算法实现了微机械陀螺的健壮性优化设计。     

运用低自由度协同优化的机翼结构气动多学科设计优化

 为了解决协同优化方法(CO)协调困难和计算量过大的问题,提出了低自由度协同优化方法(LDFCO)。LDFCO的系统级优化通过调整共享设计变量和辅助设计变量,使系统目标最优,并满足一致性约束条件。子系统优化通过调整局部设计变量,使子系统目标最优,并满足局部约束条件。子系统目标有2种形式：最小化本子系统的一致性约束函数和直接与系统目标有关的状态变量的加权和,或最小化一种不同于前者的一致性约束函数。着重研究了如何利用常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1求解机翼的气动/结构多学科设计优化问题,并与CO方法进行了对比,结果表明常规LDFCO/V1和基于代理模型的LDFCO/V1都能成功地应用到机翼的多学科设计优化中,验证了LDFCO/V1的可行性和有效性。     

近地小推力转移轨道的加权组合制导策略

 研究了近地小推力转移轨道的制导问题,给出了一种基于局部最优控制律的自主制导算法。推导出了各改进春分点根数对应的局部最优控制律;通过最优推力分配和目标偏差两个策略,对各局部最优控制律进行动态加权组合,从而有效减少了制导律的设计参数。在此基础上,针对燃料最省转移轨道,定义了一种新的发动机开关函数。采用遗传/逐次二次规划混合优化算法计算了最优制导参数。与传统算法相比,该制导算法是一种闭环制导算法,能够实现飞行器的自主制导,并且制导过程中无需对制导参数进行更新。以地球低轨到高轨的小推力转移为例,采用该方法分别求解了时间和燃料最省转移问题,并与传统算法进行了比较分析。数值结果验证了该算法的有效性。     

Convex optimization of asteroid landing trajectories driven by solar radiation pressure

High-area/mass ratio landers driven by Solar Radiation Pressure(SRP) have potential applications for future asteroid landing missions. This paper develops a new convex optimization-based method for planning trajectories driven by SRP. A Minimum Landing Error(MLE) control problem is formulated to enable planning SRP-controlled trajectories with different flight times. It is transformed into Second Order Cone Programming(SOCP) successfully by a series of different convexification technologies. A t...     

Neural Network aided PMSM multi-objective design and optimization for more-electric aircraft applications

This study uses the Neural Network(NN) technique to optimize design of surfacemounted Permanent Magnet Synchronous Motors(PMSMs) for More-Electric Aircraft(MEA)applications. The key role of NN is to provide dedicated correction factors for the analytical PMSM mass and loss estimation within the entire design space. Based on that, a globally optimal design can be quickly obtained. Matching the analytical estimation with Finite-Element Analysis(FEA) is the main research target of training the NN. ...