基于公务机经济性的升阻特性优化

以提高公务机空气动力效率为目的,讨论了可应用于工程实际的升阻优化技术的优缺点,并展望了其应用前景。     

机场终端区容流调配鲁棒优化模型

为解决机场不确定容量条件下的航班进离场流量分配问题,以容流调配策略在各情景下的规划外延误损失或多余延误损失的均值与标准差之和最小为目标,建立了终端区容流调配鲁棒优化模型;采用捕食搜索算法求解模型,以国内某机场终端区运行数据为例进行仿真验证,并与经典终端区容流调配模型进行比较,结果表明,鲁棒优化模型较好地实现了容流调配的鲁棒性,有效减少了不同情景下进离场航班延误的扰动。     

基于仿真技术的机载电子设备结构设计

本文针对机载电子设备的工作模式和所处的环境条件,在方案设计、详细设计至可靠性仿真试验各个阶段运用不同领域的软件工具,结合产品设计的实例,从热学、力学、电磁兼容等方面阐述了集设计、仿真、测试、优化于一体的机载电子设备结构设计流程,有效地提高了设计质量和产品的可靠性.     

某型飞机玻璃钢翼尖的设计制造研究

从选材、铺层、结构优化、强度校核和工艺过程等方面论述了某型飞机玻璃钢翼的优化减重设计制造。详细叙述了制造过程中的精度、粗糙度的控制。优化结果显示,该翼尖各项指标符合要求,减重效果明显。     

基于可靠性的飞机风挡抗鸟撞优化设计

传统的飞机风挡设计通常在确定的工况下进行,未能充分考虑实际鸟撞风挡过程中不确定性因素的影响,导致飞机鸟撞风挡的故障多发。综合考虑鸟撞飞机风挡过程中鸟体材料参数、质量、撞击速度等不确定因素的影响,以飞机风挡抗鸟撞的可靠度为约束,风挡质量为目标,基于双循环方法和近似技术建立了风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统,利用一阶矩法进行可靠性分析,对某飞机风挡进行了基于可靠性的优化设计。实例分析证明所建风挡抗鸟撞可靠性优化设计系统可行有效。     

遗传算法结合神经网络的多段翼型优化设计研究

为提高多段翼型增升效能,开展包括襟／缝翼偏度和缝道参数在内的优化设计研究。将神经网络与遗传算法结合的优化设计方法应用于气动优化设计,并针对30P30N三段翼型,分别以8°迎角时升阻比最大和22°迎角时升力最大为目标进行了单目标和多目标优化设计研究。研究结果表明：采用单目标设计虽可在设计点获得较好的优化结果,但在非设计状态气动性能下降;采用多目标优化设计,既可获得良好的中等迎角升阻性能,又可改善大迎角失速性能,使综合气动性能更优;遗传算法与神经网络结合的优化设计方法可满足多段翼型的多点优化设计问题,具有高效、高精度等优点,易于工程应用。     

带时间窗的飞机排班问题优化

为提高飞机排班质量,在以航空公司成本最小化为目标的基础上,兼顾顾客的满意度（航班准时性）和飞机使用数目最小化目标,建立优化的多目标带有时间窗的飞机排班问题模型。结合算例,对三个目标函数都进行处理后,运用粒子群优化算法进行求解,最终得出模型解的运算结果和时间都在理想范围之内,表明新模型有效可行。该模型的建立有助于有效地解决带有时间窗的飞机排班问题,提高排班工作效率。     

冲压发动机导弹爬升段和巡航段轨迹优化

为了研究冲压发动机导弹爬升段和高空巡航段的燃油最优弹道,提高射程,提出了较为通用的一体化优化设计方法。研究了冲压发动机、导弹气动力与弹道之间的耦合特性,建立了导弹动力学模型,将弹道的最优控制问题转化为参数优化问题。为求解该参数优化问题,针对传统粒子群(PSO)算法求解优化问题时存在的早熟收敛的不足,提出了一种算法结构,改善粒子群算法的性能,求其最优解。数值结果表明:改进的算法相对其他几种粒子群算法具备更优秀的性能。所优化弹道相比导弹试验数据,以飞行时间增加3.3%为代价,节约了4.46%燃油。多组高弹道的仿真结果表明,巡航高度应不超过动压边界前提下,高弹道巡航有利于节约燃油,增加导弹射程。     

基于多目标的二冲程发动机换气过程优化

二冲程航空活塞发动机的换气过程直接影响燃烧效果和发动机性能,以某二冲程航空活塞发动机为例,建立仿真模型,基于动力性能、经济性能、扫气性能进行多目标优化,对扫气道、排气道结构参数的不同组合优化分析。另外,还对不同海拔工况点下（转速为5 600 r/min,100%节气门开度）的气道结构参数进行优化。结论表明:使用NSGA-Ⅱ算法对发动机气道结构的优化可以有效提高扫气效率和功率,优化后（转速为5 600 r/min）分别为0.841 kW和2.712 kW,燃油消耗率降低22.08 $\mathrm{g}/(\mathrm{k}\mathrm{W}?\mathrm{h})$;另外,在不同海拔工况点中,随着海拔高度的增加扫气道长度呈现出减短的趋势,而排气道长度逐渐增加,且在海拔高度大于1 800 m时趋势变化更加明显。      

基于多代理模型的航空发动机建模及优化方法

为了进一步提高航空发动机建模及优化方法的性能,本文提出了一种基于多代理模型技术的建模及优化方法。本文首先提出了一种新的代理模型全局误差估计方法,以此建立了新的多代理模型建模方法。然后提出了一种组合模型预测偏差估计方法,以此发展了一种基于多代理模型技术的优化方法。6个不同维度及不同训练集大小的解析测试算例的结果表明,本文所发展的建模方法相较于现有方法精度更高,本文所发展的优化方法相较于经典代理模型优化方法算法收敛性更强。同时变循环发动机稳态性能建模及加速燃油控制规律优化实例表明,本文所发展的方法在处理实际工程问题时,依旧可以表现出良好的算法性能。