基于统计能量分析进行声学优化设计的技术研究

阐述了用统计能量分析方法进行声、振环境预计的研究机理,为利用统计能量分析方法进行飞机舱内声学优化设计提供了探索的思路;论述了统计能量分析方法在民机舱内噪声分析上的应用优势和局限性。以某型号飞机客舱段为实例,建立了统计能量声学模型及加载,通过选择不同的飞机客舱壁板材料,进行客舱环境的声压级预计并分析预计结果,从而确定舱内声学设计优化方案。     

基于Msc.Nastran的T型尾翼优化设计研究

建立了T型尾翼的有限元模型,并使用Msc.Nastran对T型尾翼结构进行优化。为了获得更轻的平尾结构重量,将平尾从T型尾翼中取出单独进行优化,并研究了优化变量分区的细化、优化变量的增加对优化结果的影响,并再次对T型尾翼结构进行优化。优化工作显著降低了平尾结构的重量,并得到了一些重要结论,为以后的T型尾翼优化设计提供了宝贵经验。     

基于NURBS和梯度法的飞艇形状优化

采用非一致有理样条曲线(NURBS)作为飞艇外形参数化方法、基于梯度的优化方法、飞艇体积作为约束条件、飞艇的阻力系数作为目标函数的优化流程对平流层流动条件下的飞艇外形进行了优化.阻力系数通过求解二维黏性不可压缩流场获得,阻力不但包含了形状阻力也包括了黏性阻力.优化过程以LOTTE飞艇的形状为初始形状,优化的结果表明优化后飞艇的气动性能明显改善,阻力系数有了比较明显的降低.优化的结果也同时证明了该方法适用于飞艇的优化命题.      

基于快速性能计算算法和序优化的卫星星座构型设计研究(英文)

卫星星座设计是一个复杂耗时的仿真优化设计问题。本文首先介绍了一种利用Hermite插值算法计算卫星星座性能指标的快速算法,用来减少计算复杂度和时间,并且基于快速算法建立了星座构型优化模型。其次引进了序优化理论,用来缩减搜索空间。针对星座优化问题,详细阐述了序优化所涉及到的精确和粗糙模型、有序性能曲线、选择规则和选择集合。通过对卫星导航星座和天基目标监视星座系统的仿真表明序优化理论对处理卫星星座优化设计问题是有效的。     

一类公务机客舱布置的多目标优化

针对双发涡扇公务机在总体设计阶段的客舱布置,建立了基于经济性与舒适性的优化模型并计算了一个案例。运用回归分析对大量该类飞机的历史数据进行了统计分析,得到了若干客舱几何参数与飞机总体参数及经济性、舒适性指标的数学关系式,并提出了两类指标的数学模型并进行了无量纲化。最后通过线性加权法求解了基于经济性与舒适性的多目标优化问题...     

基于网格变形的伴随方法在翼型优化中的应用

进行了基于网格变形的伴随方法在翼型气动优化设计中应用的研究。随着集成了伴随方法的流场求解器的普及和效率的不断提高,采用梯度法进行翼型气动优化设计的主要计算花费逐渐由计算梯度对流场变量的敏感度（或流场敏感度）转变为计算梯度对网格变形的敏感度（或网格敏感度）,后者的求解通常采用有限差分方法,计算花费较高。在传统伴随方法（或流场伴随方法）的基础上,引入了基于网格变形的伴随方法（或网格伴随方法）,采用网格伴随方法计算梯度,可以大幅度减少梯度计算花费,提高翼型气动优化设计的效率。     

基于零控脱靶量的拦截器轨控发动机优化设计

为提高动能拦截器变轨拦截能力,考虑目标与拦截器相对距离、相对速度等因素,构建了拦截器零控脱靶量、轨控发动机内弹道、发动机质量与尺寸等优化模型,将遗传算法和Powell算法相结合进行轨控发动机不确定性优化设计.应用算例表明,采用优化设计后的轨控发动机,拦截器可修正的最大零控脱靶量至少提高17.9%,不确定性因素的影响更加明确,为动能拦截器总体优化设计提供了参考.      

复杂构件MDO六面体网格重构方法

从参数化模型和模型拓扑特征出发,提出了一套六面体网格重构的有限元模型建模方法.同时,使用随动点来约束网格的拓扑边界,保证网格的正交性,确保了网格重构后的网格质量;结合现有的商用软件ICEM的网格生成算法,开发了基于特征的参数化有限元(FE)建模程序.最终,针对航空发动机低压涡轮带冠叶片的叶冠参数进行的多学科优化 (MDO),实例验证了网格重构方法的有效性和可行性.      

高升阻比自然层流翼型多点/多目标优化设计

研究并发展了一套进行高升阻比自然层流翼型多设计点/多设计目标的优化设计方法。为减少设计中的计算量,使用了XFOIL程序进行流场计算。使用基于响应面方法的优化方法进行最优化计算,并使用了不含二阶交叉项的二阶多项式模型作为响应面模型,大大减少了构造模型所需的试验次数,使进行更多设计变量和多点设计成为可能。试验点的选择满足D-优化准则。研究了设计点及目标函数的选择,进行了单点/单目标及多点/多目标的设计,结果表明:多点/多目标设计可以很好的改善单点设计中非设计点性能变差的缺点,设计结果有工程实用价值。     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...