射流撞击折板的实验研究

从二维射流边界层流动撞击折板为简化模型，利用声压和脉动流速测量，实验研究了低速回流开口风洞试验段常会出现的射流边界与喷口，收集段相互作用引起射流整体振荡致声现象，除给出振荡频率，强度随撞击长度和射流流速的变化规律外，本文还给出折板几何参数（折转角，折转长度）和板面条件对振荡致声现象的影响，结果表明，折转角在30－60度，折转长度与射流不稳定波波长相当的实壁折板，或内侧面胶贴海绵的平板，能明显削弱振荡，同时考虑几何参数和板面条件时，折转角起主导作用。     

基于多波长激光吸收光谱技术的气体温度二维重建

激光吸收光谱技术在航空航天领域具有广泛的应用前景。文章利用多波长激光吸收光谱技术设计了气体温度二维重建系统,实现了燃烧场气体温度的二维重建,通过增加吸收谱线信息减少了投影个数。重建算法采用了遗传模拟退火结合序列二次规划(SQP)的混合算法,在实现全局寻优的同时提高了运算效率。建立了产物包含水的燃烧模型,利用8条水的近红外吸收谱线,对燃烧场温度进行了二维重建。通过在测量信息中添加不同比例的随机噪声,验证了算法的稳定性,并与双波长吸收法进行了对比。数值仿真实验结果表明,在低噪声环境下,两种方法的重建结果相当;但对于噪声较大的环境而言,多波长吸收法的重建效果更为稳定。     

固溶前退火处理对2050铝锂合金冷轧薄板力学性能与组织的影响

采用拉伸性能测试、电子背散射衍射分析(EBSD)、扫描电子显微镜(SEM)和透射电子显微镜(TEM),研究了固溶前退火处理(300℃/4 h,400℃/2 h)对2050铝锂合金冷轧薄板T8时效后力学性能、晶粒组织和析出相的影响。研究结果表明:固溶前退火处理导致2050铝锂合金冷轧薄板固溶态不完全再结晶数量增多,晶粒长厚比增大,小角度晶界比例增加,同时使合金Goss织构密度增大。T8时效后主要强化相为T_1相和θ′相。固溶前退火处理可导致后续T8时效时T_1相在不同{111}_(Al)面上析出差异,其中部分{111}_(Al)面上T_1相析出减少,而预拉伸变形时承受高分切应力{111}_(Al)面上T_1相析出增加,从而影响合金的力学性能。固溶前300℃/4 h退火处理可使T8时效后合金屈服强度和抗拉强度提高,伸长率基本保持不变。     

基于模拟退火算法的防空作战布局优化

在防空导弹武器系统的作战布局优化中使用模拟退火算法,选取适当的 Ｂｏｌｔｚｍ ａｎｎ 常数, 结合基于随机服务系统理论的作战效能分析数学模型,得到了较为快捷的定量优化武器系统作战布局的方法。     

模拟退火算法和遗传算法在航空直流测速发电机优化设计中的应用与性能比较

 结合某航空永磁直流测速发电机的优化设计 ,论述了模拟退火算法和遗传算法的启发式特点、运行过程 ,说明模拟退火算法和遗传算法是电机较为理想的最优设计方法     

基于改进的粒子群优化算法的无人作战飞机航路规划

事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.在对粒子群优化技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.     

基于任务聚类的多星观测调度方法

星上传感器侧摆次数有限,在卫星观测调度时进行任务聚类可以节省资源,提高观测效率.提出了动态聚类调度算法(DCSA)来解决多星多轨道圈次的观测调度问题,DCSA把聚类和调度动态结合起来,并使用模拟退火算法搜索全局最优解;分析了在满足分辨率需求前提下多任务聚类的约束条件,并对聚类任务的侧摆角度和时间窗口进行合理优化;根据任...     

微量Er对Al-Mg-Mn合金组织与力学性能的影响

采用半连续铸造法制备Al-6.8Mg-0.3Mn和Al-6.8Mg-0.3Mn-0.4Er(质量分数,%)两种合金铸锭。合金铸锭经均匀化处理—多道次热轧成4mm薄板;研究不同退火温度下微量Er对Al-Mg-Mn合金微观组织与力学性能的影响。结果表明:添加微量Er能显著提高Al-Mg-Mn合金强度,改善合金强度和塑性的配合,能明显提高合金的抗再结晶能力和室温力学性能;Al-Mg-Mn-Er合金板材经300℃退火1h后可获得理想的综合力学性能,其σb、σs与ψ分别为421MPa,310MPa和18.3%。     

基于探索区域扩张策略的Q-学习算法

针对Q-学习算法中探索与利用之间的平衡问题，在基于Metropolis准则的Q-学习的基础上，提出了基于探索区域扩张策略的Q-学习改进算法。消除了初始时刻在整个环境中加入探索的盲目性。提高了学习效率。通过加入算法的自主学习结束条件，避免了找到最优路径后的重复学习，节省了学习时间。仿真实验证明了该算法的有效性。     

解批量问题的模拟退火算法

多品种、有能力约束的批量问题是多品种批量生产中生产计划的关键性问题.这一问题就是要确定:在每一期生产多少产品以使得所用费用最少且满足已知的每一期的需求量.本文设计了一种模拟退火算法的实现形式,通过大量的算例分析表明,该算法具有良好的寻优特性与运算效率.