直接力控制飞机非常规响应耦合敏感性分析

 针对当前直接力控制系统设计实践中遇到的直接力控制（ＤＦＣ）飞机非常规响应耦合敏感性问题，借助闭环系统动力学和瞄准误差动力学理论进行推导与分析，进而通过实例计算，得出可供ＤＦＣ系统设计及飞机飞行品质评定参考的重要结论。     

某型飞机同时存在两种惯性耦合问题的探讨

根据稳定性理论，对某型高速飞机的惯性耦合进行初步研究，首先，对飞机的滚转－偏航耦合－俯仰耦合的机理进行分析，然后，在不影响问题本质的前提下提出了一些假设条件，将研究惯性耦合的六自由度全量方程进行简化，求出急滚稳定性判据，以某型机为例，计算出其惯性耦合特性，用急滚稳定性判据进行了分析，并进行了验证 。     

基于网格变形技术的涡轮叶片变形传递

为实现学科耦合,需要在涡轮叶片多学科设计优化的气动模型和结构模型之间传递温度、气压和变形等载荷.研究结构变形向气动网格传递的实现方法.参数空间插值方法解决耦合面网格不一致时的变形插值问题;网格变形技术用来调整气动网格内部节点的位置,保证变形传递后的网格质量.某涡轮叶片变形传递实例的表明:该方法能够用于多学科设计优化问题中的变形传递.      

结构的斜撑杆布局与优化分析

应用组合理论，通过改变六面体刚架结构面上的斜撑杆添加方向获得布局不同的模型，并采用有限元方法对相应的结构进行了静力分析和固有频率分析，对部分模型进行了静力实验。结果表明：不同斜撑杆布局结构的抗扭性能有明显变化，合理的布局不仅明显提高了结构的抗扭刚度，也降低了扭转工况下的应力水平；但布局的变化对结构的固有频率影响不明显。     

飞行控制器的多学科综合环境研究

多学科分析与优化已成为近年来飞行器设计的重要研究方法。本文介绍了一个以飞行控制器设计与分析为目的、基于多学科综合的一体化仿真软件包,说明了它的组成、特点及其主要设计问题,并以某飞行控制器设计为例阐明其应用。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

基于量子行为鸽群优化的无人机紧密编队控制

随着军事、民用需求的提高和相关领域的技术推动,无人机编队协同作业已成为当今人们逐渐关注的焦点。无人机紧密编队是指无人机间侧向距离在1~2倍翼展内的编队,因其可有效改善编队中无人机的气动性能而备受瞩目。基于无人机紧密编队条件下的气动耦合效应,建立三维空间下的状态空间方程描述双机相对运动,并推导了紧密编队条件下的双机最优编队构型,在此构型下将人工势场法和编队控制相结合作为控制系统中的间接控制环,并针对基本鸽群优化算法的寻优缺陷利用量子行为规则对其进行改进,将改进后的鸽群优化算法和无人机控制量结合作为控制系统中的直接控制环,最后通过仿真对比验证了此控制系统对于紧密编队控制的有效性。     

Fault self-repair strategy based on evolvable hardware and reparation balance technology

In the face of harsh natural environment applications such as earth-orbiting and deep space satellites, underwater sea vehicles, strong electromagnetic interference and temperature stress,the circuits faults appear easily. Circuit faults will inevitably lead to serious losses of availability or impeded mission success without self-repair over the mission duration. Traditional fault-repair methods based on redundant fault-tolerant technique are straightforward to implement, yet their area, power and weight cost can be excessive. Moreover they utilize all plug-in or component level circuits to realize redundant backup, such that their applicability is limited. Hence, a novel selfrepair technology based on evolvable hardware（EHW） and reparation balance technology（RBT） is proposed. Its cost is low, and fault self-repair of various circuits and devices can be realized through dynamic configuration. Making full use of the fault signals, correcting circuit can be found through EHW technique to realize the balance and compensation of the fault output-signals. In this paper, the self-repair model was analyzed which based on EHW and RBT technique, the specific self-repair strategy was studied, the corresponding self-repair circuit fault system was designed, and the typical faults were simulated and analyzed which combined with the actual electronic devices. Simulation results demonstrated that the proposed fault self-repair strategy was feasible. Compared to traditional techniques, fault self-repair based on EHW consumes fewer hardware resources, and the scope of fault self-repair was expanded significantly.     

基于FA-NSGA分扭传动系统的均载和轻量化优化设计

以提高均载性能和轻量化为目标对某分扭传动系统进行了多目标优化设计.建立了分扭传动的非线性动力学模型,通过计算不同输入功率和输入转速下的均载系数,衡量分扭传动系统均载性能.以分扭传动系统参数为设计变量,考虑多工况条件,建立了以均载系数和质量最小为目标函数的多目标优化模型.为了提高计算效率,提出了具有适应值预测机制的非支配排序遗传算法（FA-NSGA）.利用3个基准函数对FA-NSGA进行收敛性和有效性的测试.结果表明:FA-NSGA对于3个测试函数均能获得满意的最优解,并且都能减少60%以上的真实适应值计算次数.采用FA-NSGA对实例进行优化求解,在得到的Pareto最优解中选取了一组满意的设计参数,该设计结果与参照方案相比均载系数降低了0.05,分扭传动系统质量减少了3.57kg.