工程用粘塑性本构模型材料参数确定方法研究

通过对W alker模型中各参数物理意义的分析,初步建立了工程用粘塑性模型的参数拟合方法,并以AISI 316L材料为例,初步验证了该方法的可行性。     

翼尖连接机翼布局弹性气动力探讨

翼尖连接机翼(Joined Wing)布局将后掠的前翼和前掠的后翼在翼尖处用端板相连,后掠翼和前掠翼互相依存,克服平直机翼的局限,提高飞行临界M数,减小诱导阻力,抑制前掠翼的发散倾向.但是该布局的设计参数选择需要气动,结构强度,气动弹性等多学科综合分析,多学科设计优化还需要提供相对于气动设计参数的敏度.探讨了一种翼尖连接机翼布局包含发散速压和变形在内的刚性和弹性气动特性,以及对气动设计参数的敏度,可供该布局的多学科设计优化参考.     

跨声速翼型优化设计的复变量方法应用研究

应用复变量方法计算目标函数关于设计变量的灵敏度,以此进行优化设计.该方法尽管计算量较大,但求灵敏度简单易行,适合目标函数比较复杂的情形,而且精度很高,几乎不受扰动步长影响,数值优化过程特别健壮,所以非常适用于设计变量不多或气动力计算很快的情况.     

辽宁省旅游经济结构及优化调整思路研究

辽宁省旅游业发展至令已经取得了可喜的成绩，但是在经济结构方面还存在一些问题，有待进一步调整和优化，从广义的经济结构角度出发，从旅游企业组织结构、旅游产品结构、旅游产业结构和区域结构四个方面，提出辽宁省旅游经济结构优化调整的思路。     

航空发动机加力状态最小油耗优化控制

分析了发动机加力状态燃油消耗的特点，利用主燃烧室燃烧效率远大于加力燃烧室燃烧效率的特点，将性能寻优控制中的最小油耗模式扩展至加力状态。用线性规划（Linear Programming）算法进行发动机性能寻优。进行了加力状态最小油耗模式的数字仿真实验，仿真结果表明在加力状态应用最小油耗模式，可以使单位耗油率减少5％～7％，其效益远高于非加力状态的最小油耗模式，具有明显的实际应用价值。     

横掠单圆管流动与换热的热力学优化设计

应用热力学第一、第二定律 ,采用对管外流体温度进行加权平均的方法 ,对选定参数的横掠单圆管流动与换热进行了热力学优化分析。得到了管内 ,管外流体的温度分布图 ,系统的熵产率分布图 ,和一系列优化参数的计算式。     

弯扭掠三维叶片综合流型与流场结构优化的设计思想及应用—弯扭掠叶片设计体系与设计思想研究之二

重点研究了弯扭掠三维叶片的设计思想与应用,讨论了弯、扭、掠之间和弯、扭、掠与回转面之间互相匹配的原则。透平级的气动设计是多参数、多流型的综合优化的过程,在三维叶片设计中,必须认真研究弯。扭、掠、转与回转面之间的关系,认真研究流场结构的优化。讨论了l/b比较小的跨声速高压燃气涡轮静叶采用弯掠的匹配的规律,并介绍了扭掠叶片的设计体系与设计思想的应用。     

航空发动机性能寻优控制混合优化算法

根据性能寻优控制(Perform ance Seek ing Con trol)优化模式的特点,针对某型涡扇发动机,研究了把发动机性能优化问题描述为线性规划问题。同时针对线性规划方法可能会收敛于局部极小值和非线性方法计算量大的问题,提出了基于LP(L inear P rogramm ing)和MAPS(M odel-A ssisted Pattern Search)混合优化方法,并研究了LP和MAPS混合优化方法在航空发动机性能寻优控制中的应用,同时在最大推力控制模式和最小油耗控制模式下进行了仿真。大量仿真结果表明,采用混合优化方法可进一步提高发动机的性能,并且大大减少了计算量。      

基于优化拟形的航空发动机控制器降阶方法

提出了一种基于优化输出拟形的航空发动机多变量控制器降阶方法,并以LQG/LTR控制器降阶为例,成功地将原控制器从8阶降为3阶.首先将控制器分为积分环节部分和稳定子系统部分,采用输出拟形的方法用低阶系统去逼近稳定子系统使二者具有相近的阶跃响应,利用遗传算法优化出低阶系统的参数,将低阶系统和分离出来的积分环节合并后即得到降阶后的控制器.与采用平衡截取Schur降阶方法比较,本方法可将系统阶次降得更低并取得更好的动态响应效果.     

基于DMOM算法的航空发动机性能寻优控制

提出一种分散迁移优化算法(DMOM),可实现多峰值优化问题的全局最优解搜索.该算法通过随机选择参考粒子,不断迁移搜索自身所处区域峰值点,再通过分散操作排除局部最优点,重新生成新个体,可快速搜索到全局最优区域.将DMOM应用于航空发动机性能寻优控制仿真,结果表明:在最小油耗和最低涡轮温度模式下, DMOM的寻优速度相比遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)提高了2倍以上;同时DMOM的优化精度相比自组织迁移算法(SOMA)提高了60%以上,相比可行性序列二次规划(FSQP)算法提高了20%以上.验证了DMOM相比其他优化算法有更强的跳出局部最优的能力,在航空发动机最小油耗和最低涡轮温度这类多峰值寻优问题中具有明显的优势.