吸气式空空导弹外形多学科一体化优化设计

针对采用整体式固冲发动机的吸气式空空导弹外形气动与推进耦合的推阻匹配设计难题,引入多学科优化设计方法提出了一种综合考虑气动/推进/质量/弹道的导弹外形多学科一体化优化设计技术。其中,气动性能预测采用代理模型技术,主要基于外形参数化建模、非结构网格技术和流场精细数值计算来自动构建气动数据库,据此建立了包含外形几何信息的气动预测代理模型,并对其预测精度进行了验证;推进性能预测采用推进求解模型,该模型根据固冲发动机理论建立,精度满足工程要求。对所建立的学科预测模型完成一体化集成后,以质点弹道仿真评估的战技指标为优化目标,对一款吸气式空空导弹进气道和翼面外形进行了优化设计,取得了推阻匹配的优化外形,优化后导弹动力射程提高10%。所提出的一体化优化设计技术,有助于吸气式空空导弹外形气动与推进耦合推阻匹配设计和提高导弹动力射程。     

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

基于壁面压力分布的非对称喷管反设计

针对目前非对称喷管的设计方法上的缺陷,给出了通过指定壁面压力分布规律来反设计其膨胀面型线的方法,获得了膨胀面型线反设计程序,并结合优化算法寻找综合性能较好的喷管壁面压力分布.将采用该方法设计得到的喷管模型与最大推力喷管进行了对比研究.结果表明:在设计点,该喷管的推力系数比最大推力喷管只降低0.102%,而升力和俯仰力矩分别提升2.295%和15.774%.验证了设计思想的正确性,为非对称喷管的设计提供了一种高效的设计方法.      

民用飞机壁板蒙皮及长桁布置结构优化设计

机身壁板是飞机结构设计的重要承载组件,轻量化、高效率、共通性设计及优化是民机设计关注的重点。首先提出一种耦合ABAQUS的Buckle分析及ISIGHT优化的设计方法,利用自编子程序获取ABAQUS屈曲特征值,将特征值输入ISIGHT中计算临界屈曲载荷,同步更新变量参数及ABAQUS文件并提交计算,迭代分析直至优化流程结束。采用上述方法考虑轴向压缩载荷情况,以壁板整体重量最小为优化目标,疲劳应力值为约束条件,对单曲度金属机身壁板的蒙皮厚度,长桁数量及长桁截面厚度等几何参数进行优化。在满足壁板结构承载能力及总重量最小条件下,综合考虑结构载重比,临界应力及壁板加筋比,对比分析出一组最优参数,并与工程算法结果对比吻合程度较好,两者相对误差为3.73%。该优化思路实现FEA平台与优化工作一体化,可用于复合材料壁板设计及结构件减重优化工作,一定程度上可缩短零组件设计周期。     

非对称结构损伤飞机鲁棒容损控制器设计

当飞机发生非对称结构损伤时,飞机的质量、重心位置和气动特性都会发生突变,飞机机体的对称性遭到破坏,致使飞机的横纵向间运动产生强烈的耦合。针对飞机发生非对称结构损伤时导致的飞行控制问题,建立了非对称结构损伤飞机的损伤模型,并基于一种新型鲁棒容损控制策略,采用非线性扩张状态观测器和非线性动态逆相结合的方法,对飞机的姿态控制器进行了设计,兼顾了飞机系统的性能和对损伤的鲁棒性。最后,基于NASA的通用运输机模型,对所设计控制器的控制效果进行了仿真验证。仿真结果表明,设计的姿态控制器有效地抑制了非对称结构损伤给飞机控制系统带来的不确定性和扰动,具有较好的控制性能。     

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

多机场终端区进离场交通流协同排序方法

针对大都市及都市圈飞行冲突、空域拥堵和航班延误日益严峻的现状,研究了多机场终端区进离场交通流协同排序问题。综合考虑尾流间隔、跑道间隔、时间窗、进离场容量等约束限制,从时空多维角度引入航班满意度概念,建立了多机场终端区进离场交通流协同排序模型,设计了带精英策略的非支配排序多目标遗传算法(NSGA-II),寻求多机场终端区进离场排序问题的Pareto最优解。实例验证表明,所提方法可对多机场终端区进离场交通流进行优化排序,有效降低航班延误总时间,显著提高航班总满意度,并实现多机场系统对终端区空域资源的公平均衡使用。与经典的先到先服务策略相比,协同排序策略的整体优化效果较为显著,其中航班延误时间得到了一定的降低。