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。      

基于热态叶型的小轮毂比弯掠叶片结构保形设计与优化

发展了一种保持且基于气动设计给定的热态叶型的冷态叶型迭代解算方法,并将其融入叶片罩量调节的优化设计,其中在热态叶型的基础上调节罩量,针对冷态叶型计算变形与应力等,变形后的叶片逼近热态叶型,尽可能减小了对热态叶型气动特性的影响.实现了冷态叶型迭代求解与罩量调节中结构有限元网格的自动更新,并基于iSIGHT优化平台,建立了叶片罩量调节多目标优化设计的自动化分析流程,并以一小轮毂比弯掠风扇叶片罩量调节为例,考查了罩量调节中考虑轮盘与否对优化设计结果的影响.计算分析实例表明:所发展的方法可在保持热态叶型的前提下使叶片最大应力和最大变形分别下降了10.6%和46%.      

两种不同形式前起落架缓冲与前轮转弯性能对比研究

缓冲与前轮转弯纠偏性能对起落架设计具有重要影响。采用ADAMS软件分别建立支柱式和摇臂式前起落架的飞机刚柔耦合动力学模型,并分别对前起落架的着陆缓冲和转弯纠偏过程进行动力学仿真及对比分析。结果表明:在同种着陆工况下,支柱式比摇臂式前起落架样机在前起落架航向所受合力更大,前轮接地后的俯仰角速度和机头下沉量相差不大;支柱式比摇臂式前起落架样机在更小的操纵力矩、转弯角度和侧向加速度下就会发生飞机侧滑。研究结果可为前起落架的设计和选取提供有益参考。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

飞机静力试验中机翼的载荷分配研究

针对飞机静力试验加载的问题,为使得试验加载力反映飞机受力特性,由载荷分配前输入的典型剖面上剪力、弯矩、扭矩推导出相邻剖面之间的剪力、弯矩、扭矩,通过构造带内力约束的拉格朗日极值函数求出试验加载力,将载荷分配前输入的内力与试验载荷分配后产生的内力进行对比分析,可以得出:通过构造带内力约束的拉格拉日极值函数法分配得到的试验载荷符合载荷的传递,能够满足飞机静力试验加载的要求,可以用于飞机静力试验的加载。     

基于B样条的机翼外形参数化方法研究

描述了基于B样条的机翼外形参数化方法在超临界翼型和机翼气动设计中的应用研究。在机翼外形参数化过程中,通过B样条曲线插值和拟合型值点生成机翼截面曲线和展向引导线,采用Coons Gordon方法通过自由放样和点阵插值获得B样条张量积曲面并进行叠加,进而获得插值于机翼表面曲线网的B样条曲面。还运用CFD工具对不同机翼放样面的气动性能进行了分析对比。通过研究,B样条控制点可作为设计变量传递给气动优化程序,采用B样条曲线或曲面表达式为各设计变量的线性组合,可以方便快捷获取几何梯度信息。     

原位自生TiB2/Al复合材料车削参数多目标优化方法

原位自生TiB2/Al复合材料具有密度小、比强度高、高耐磨等特点,在航空航天领域具有广泛的应用前景.主要针对TiB2/Al复合材料车削参数对表面粗糙度的影响进行探索性研究.首先,以车削速度、进给速度、车削深度为对象,基于单因素试验研究了车削参数控制域.进一步在控制域内设计正交试验,并基于试验结果研究了表面粗糙度与车削参数的映射关系,推导了材料去除率模型.最后,以表面粗糙度和材料去除率为优化目标,提出并研究了基于GA-Pareto的车削参数多目标优化方法,并通过试验验证了该方法的可行性和有效性.     

基于Monte Carlo的聚焦型X射线脉冲星望远镜多物理场耦合分析方法

聚焦型X射线脉冲星望远镜(XPT)是涉及光学、机械学、热学等多学科的复杂航天载荷,多物理场耦合分析对提高其在轨性能和可靠性至关重要。传统的光机热多场耦合分析(MCA)方法并不能考虑X射线能量及其反射率信息,而且存在学科间数据传递困难的问题。为此,首先基于Monte Carlo和X射线全反射理论提出了一种高效的多物理场耦合分析方法。该方法同时考虑X射线能量和反射率两大特征信息,基于有限元分析(FEA)法建立了XPT热-结构物理场耦合方程和有限元分析模型,针对不同工况进行热分析、结构分析以及热-结构物理场耦合分析。其次,采用Construction Geometry函数分别提取不同工况下光学镜头面形的形变量,并基于多项式函数对变形后的镜头面形进行拟合和误差分析。然后,基于所提方法对变形后的光学系统聚焦性能进行分析与评价,得到镜头形变对XPT光学聚焦性能的影响规律。最后,以多层嵌套的XPT为例,对不同视场角和形变的X射线光学系统聚焦性能进行了仿真分析。结果表明,在全视场时热-结构耦合形变、热形变及结构形变导致XPT聚焦性能分别下降30.01%,14.35%和7.85%,弥散斑均方根依次为2.9143 mm,2.6038 mm,2.5311 mm。通过与试验结果对比分析,验证了所提方法的有效性,可用于XPT的可靠性设计。     

约束阻尼型镗杆的优化及减振性能

孔加工过程中镗杆的切削颤振影响着表面加工质量和加工精度,约束阻尼型镗杆可有效抑制这种切削振动,但其作用机理未被完全研究清楚,导致其抑制振动的效果一般。对约束阻尼型镗杆的结构优化、材料优选及减振性能进行了理论和实验研究。首先,根据Kelvin-Voigt粘弹性力学模型理论建立了镗杆的动力学模型,研究证实增大镗杆的静刚度和结构损耗因子能提高其减振性能从而提高孔加工质量;其次,基于建立的约束阻尼型镗杆静刚度和结构损耗因子理论公式,对其进行结构优化、材料优选。结果显示:存在一个最佳尺寸范围可减小镗杆在主要工作频域段上的振动,同时所选用的阻尼层应具有较小的弹性模量和较大的材料损耗因子,约束层材料应具有较大的弹性模量;最后,设计制造4种不同材料的约束阻尼型镗杆,通过模态实验获得静刚度、结构损耗因子,并与理论计算结果进行对比分析,同时研究切削过程中约束阻尼型镗杆的材料及切削参数对减振性能的影响。结果显示:约束阻尼型镗杆能有效减小径向振动以提高加工质量,不同材料的约束阻尼型镗杆在切削过程中径向振动差别较大,优化后的钢-PMMA-硬质合金镗杆在不同切深及转速下的径向振动加速度较小且更加稳定。     

基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法

镜像铣加工装备及其加工工艺是蒙皮零件加工的有效手段,其特殊工艺对加工刀轨提出了等步距、无交叉、无抬刀且无残留等特殊要求。针对蒙皮零件加工特征的复杂形状,在满足等步距、无抬刀、无交叉的条件下对加工残留区域进行刀轨优化是一个难题。为解决以上难题,本文提出了一种基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法。该方法基于特征将蒙皮零件的工艺信息与几何信息相关联,自动提取加工特征的加工面及其对应的刀轨,将刀轨分割成若干段子刀轨,并构建子加工区域,再利用布尔并运算得到最终可加工区域。然后对加工面区域与最终可加工区域求布尔差识别出加工残留区域,并根据加工残区位置自适应生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的优化刀轨。以典型复杂蒙皮零件验证本文提出的方法,结果表明,基于特征的蒙皮镜像铣加工残区刀轨优化方法可自动识别加工残区,并生成满足蒙皮镜像铣特殊要求的加工残区优化刀轨,为提高蒙皮零件数控编程效率提供技术支撑。