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风扇转子叶片周向积叠的三维气动优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为了研究优化环境对优化结果的影响,利用商业软件NUMECA对某风扇第一级转子叶片进行了气动优化设计,并对比研究了第一级转子单排叶片的优化及其在整级环境中的优化结果。研究发现.单叶排优化后.虽然能提高整级风扇的效率,但是由于匹配的原因,整级风扇在整个流量范围内总压比都比优化前的有所减小;在级环境中优化后,该级风扇的效率和稳定工作范围都扩大了,且保证了级压比不变,其优化效果比单叶排的优化效果好。 相似文献
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协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法 总被引:3,自引:0,他引:3
利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。 相似文献
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纯模态试验中的作动器/传感器优化配置 总被引:1,自引:0,他引:1
基于有效独立法,研究了逐步消减法在纯模态试验作动器/传感器优化配置中的应用。对一给定自由度的结构系统,由系统的模态动能可得系统的F isher信息阵。在优化过程中,根据F isher信息阵可得到各自由度节点所对应的E fI值,由E fI值的大小来确定每次要删除的作动器/传感器。在逐步消减的过程中,把E fI的值表示为一个矩阵的形式,使得优化过程清晰明了,提高了优化效率。最后,通过对一个20自由度的离散悬臂梁的激振器布设进行优化,验证了本文方法的有效性。 相似文献
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实用航空发动机LQR权阵选取方法 总被引:3,自引:0,他引:3
为了简化航空发动机LQR方法权阵的选取,基于优化理论提出了一种新的目标函数选取方法。该目标函数同时反映控制性能与控制能量的影响,因此,通过优化该目标函数得到的权阵设计出的LQR控制器不仅性能优良,还能保证控制能量在可接受的范围内。此外,该目标函数中包含且只包含了一个可调参数,可简化控制器参数调节过程,使设计者能轻松地在控制性能与控制能量间找到合理的折中。线性仿真、非线性仿真及半物理仿真试验均验证了按此方法设计的控制器的性能。 相似文献
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针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明:得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速ng、输出轴转速nr和涡轮后温度T4都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。 相似文献
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《中国航空学报》2021,34(2):104-123
Plastic forming is one of enabling and fundamental technologies in advanced manufacturing chains. Design optimization is a critical way to improve the performance of the forming system, exploit the advantages of high productivity, high product quality, low production cost and short time to market and develop precise, accurate, green, and intelligent (smart) plastic forming technology. However, plastic forming is quite complicated, relating to multi-physics field coupling, multi-factor influence, multi-defect constraint, and triple nonlinear, etc., and the design optimization for plastic forming involves multi-objective, multi-parameter, multi-constraint, nonlinear, high-dimensionality, non-continuity, time-varying, and uncertainty, etc. Therefore, how to achieve accurate and efficient design optimization of products, equipment, tools/dies, and processing as well as materials characterization has always been the research frontier and focus in the field of engineering and manufacturing. In recent years, with the rapid development of computing science, data science and internet of things (IoT), the theories and technologies of design optimization have attracted more and more attention, and developed rapidly in forming process. Accordingly, this paper first introduced the framework of design optimization for plastic forming. Then, focusing on the key problems of design optimization, such as numerical model and optimization algorithm, this paper summarized the research progress on the development and application of the theories and technologies about design optimization in forming process, including deterministic and uncertain optimization. Moreover, the applicability of various modeling methods and optimization algorithms was elaborated in solving the design optimization problems of plastic forming. Finally, considering the development trends of forming technology, this paper discusses some challenges of design optimization that may need to be solved and faced in forming process. 相似文献