综合时序信息的试验优化设计及稀疏求解

考虑不同试验点的试验成本及试验时序信息,在性能指标与影响因素间的响应模型未知情况下,利用装备系统的先验信息构造模型驱动的基函数,构造相应的回归模型来刻画系统的内在关系,分析不同试验点成本及试验时序对试验方案的影响。定义了一种考虑空间权重及批序贯时序的非均匀最优设计模型,将稀疏理论引入到回归试验设计中,把不同批次试验下的回归试验设计模型参数估计问题转换为结构化稀疏重构问题,讨论了非均匀最优设计的构造定理,提出结构化稀疏参数求解算法。算例表明:利用本方法生成的试验点考虑了试验点空间权重和试验时序信息,更符合实际试验规程;采用本方法获得的响应函数得到的期望预测误差更小。     

目标函数误差估算及网格自适应处理

发展了一种基于目标函数误差估算的网格自适应准则,进而通过网格自适应处理提高目标函数计算的效率和准确性。首先描述了目标函数的误差估算及修正的方法,该方法通过伴随方程将原方程的残值误差与目标函数联系起来。然后,基于误差估算建立网格自适应准则,以减少目标函数修正后的剩余误差,提高目标函数计算结果的准确性,并将方法进一步发展至多目标问题。最后将该准则应用于Euler方程控制的NACA0012翼型无粘可压流动的网格自适应模拟。数值计算成功地捕获了与升力、阻力和力矩等目标函数相关的特征流动区域,计算出符合指定精度要求的目标函数值,验证了本文所发展的方法。     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。     

金属增材制造数据处理与工艺规划研究综述

金属增材制造数据处理与工艺规划是金属增材制造软件系统的核心,涵盖了金属支撑结构设计、模型切片以及路径规划等内容,决定着最终金属零部件的产品性能.从金属增材制造模型前处理出发,较为全面地概述了与之相关的多类型支撑设计和新型支撑优化等数据处理内容,针对金属增材制造数据处理中模型切片这一关键环节,分别从平面切片、自适应切片和...     

工程化复合材料结构优化设计方法

复合材料结构的可设计性带来大量设计变量,单靠传统方法难以实现结构优化,复合材料结构优化的铺层优化设计也是关键问题之一。从工程实际出发,探讨具有工程操作性的复合材料结构优化设计方法,形成 从结构布置优化到初始尺寸优化,再到详细铺层优化的三级优化设计方法,并在设计过程中加入符合复合材料 工艺要求的制造性约束;以某飞机复合材料垂尾翼盒结构设计为例,采用该方法对其进行优化设计。结果表明:本文提出的三级优化设计方法是适用于航空复合材料结构优化设计的一种通用方法,可降低结构质量、缩短研制周期。     

基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。     

动态时频谱分析、探测和跟踪的随机有限集法

动态出现和消失多分量信号的时频分析问题一直是非平稳信号处理的难点之一。为此,提出了一种分析、探测和跟踪多分量信号的随机有限集法。该算法利用时频变换,如短时傅里叶变换或自适应谱估计法,以及多项式预测模型,将多分量信号的时频分析问题归纳成可利用随机有限集进行多目标追踪的问题。分析表明：借助于提出的初始权重赋值算法,以及谱分量幅度和频率的联合似然函数,就可利用高斯混合概率假设密度滤波器来实现对动态时频谱的分析、探测和跟踪。在仿真实验中,所提算法有效提升了动态时频谱的跟踪精度,其对微弱时频谱分量的探测能力,以及对载频差异的分析能力均优于文献报道的算法。     

基于混合控制集预测控制的永磁同步电机电流脉动抑制方法

模型预测控制(MPC)技术近年来在高动态性能电机驱动系统中应用广泛。为了克服传统MPC技术中有限控制集(FCS)造成的稳态电流脉动问题,提出了一种基于混合控制集(MCS)预测控制的永磁同步电机(PMSM)电流脉动抑制方法。分析建立PMSM预测控制系统离散数学模型,并分析电压矢量精度与电流脉动之间的关联性;在此基础上,MCSMPC将电压源型逆变器有限的有效电压矢量数,扩展为多个以占空比形式存在的虚拟电压矢量,并基于上述虚拟电压矢量完成MPC优化问题在线求解;此外,考虑到MCSMPC系统的参数敏感性问题,对MCSMPC系统反馈噪声问题进行分析讨论。最后,搭建双15 kW PMSM对拖样机测试平台进行试验分析,分析内容包括MCS方法动态跟踪特性、电流脉动稳态效果。试验结果表明所提出的MCSMPC方法在保留了传统预测控制技术高动态响应的基础上,可有效降低PMSM稳态电流脉动幅度和运行噪声。     

电网电压不平衡及谐波畸变时基波电压正负序分量分离新方法

针对传统锁相环(PLL)在电网电压不平衡及谐波畸变下利用常规软件锁相环不能准确获取相位的问题,提出了一种新的正负序分量分离新方法。利用了相序解耦谐振控制器能去除高次谐波和延时信号消除(DSC)法可滤除特定谐波的特性,将相序解耦谐振和延时信号消除法结合起来,达到更好的正负序分量分离的效果。最后,采用MATLAB/Simulink软件仿真结果证明了所提出方法的可行性和有效性。