摇摆框组件的工程优化设计

摇摆框组件是空间摇摆推力系统的重要组件。通过风险评估,对组件进行工程优化,详细规定MCP,再次通过试验论证工程优化后的组件能在现有的加工环境下满足设计的功能要求,并得出了对类似组件的工程优化过程和解决方案。     

基于Contourlet域Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配

为了进一步提高遥感图像匹配的精度和运算效率,提出了一种利用Contourlet变 换、Krawtchouk矩和改进粒子群的遥感图像匹配算法。在分别对参考图像和目标图像进行Co ntourlet分解的基础上,引入Krawtchouk矩来提取图像的局部特征,并利用改进的带极值扰 动的简化粒子群优化算法对低分辨率的遥感图像进行匹配操作,然后逐级上推,
最终实现全分辨率情况下遥感图像的匹配。实验结果表明,该算法与目前常用的遥感图像匹 配算法相比,不仅具有更高的匹配精度和运算效率,还有较强的鲁棒性。
     

基于独立桨距控制的电控旋翼主动振动控制

电控旋翼利用桨叶后缘襟翼偏转通过气弹作用带动桨叶变距,从而实现对旋翼的控制。但由于其系统的复杂性,桨叶间易存在扭转刚度和质量不相似,从而引起较严重的旋翼振动。针对该情况,提出了基于独立桨距控制的主动振动控制方法,并以某原理性电控旋翼为算例进行了数值仿真,验证了所提出控制方法对电控旋翼由扭转刚度和质量不相似引起振动的减振有效性,最佳减振水平可达90%。     

Convex optimization of asteroid landing trajectories driven by solar radiation pressure

High-area/mass ratio landers driven by Solar Radiation Pressure(SRP) have potential applications for future asteroid landing missions. This paper develops a new convex optimization-based method for planning trajectories driven by SRP. A Minimum Landing Error(MLE) control problem is formulated to enable planning SRP-controlled trajectories with different flight times. It is transformed into Second Order Cone Programming(SOCP) successfully by a series of different convexification technologies. A t...     

Neural Network aided PMSM multi-objective design and optimization for more-electric aircraft applications

This study uses the Neural Network(NN) technique to optimize design of surfacemounted Permanent Magnet Synchronous Motors(PMSMs) for More-Electric Aircraft(MEA)applications. The key role of NN is to provide dedicated correction factors for the analytical PMSM mass and loss estimation within the entire design space. Based on that, a globally optimal design can be quickly obtained. Matching the analytical estimation with Finite-Element Analysis(FEA) is the main research target of training the NN. ...     

钢板数控下料排样的一种优化算法

讨论了毛坯需求需要精确满足的不规则型毛坯数控气割下料排样问题。采用组块剪切排样法,排样时首先形成矩形组块,然后使组块在板材上优化排列。本文对两维约束排样算法进行修改,使之能生成所述排样问题的切割方式。最后应用所述算法给出变压器生产中钢板数控下料实例的优化排样方案,并与手工排样结果进行了对比     

基于混合遗传算法的多冲量最优变轨

针对航天器多冲量最优变轨问题,建立了多冲量最优变轨的数值优化模型,给出了一种遗传算法(GA)与序列二次规划算法(SQP)结合的混合优化算法.该算法不需初值猜测,全局和局部搜索能力强并且计算效率高.仿真计算了燃料最优交会和时间最短拦截问题,比较了GA,SQP以及混合遗传算法的性能.针对混合遗传算法得到的不同冲量次数变轨的优化结果,分析了冲量次数对变轨性能指标的影响.结果表明混合遗传算法综合性能最高,冲量次数对不同性能指标的影响不同.仿真算例验证了模型和算法的有效性.     

基于序列近似优化算法的固体运载火箭弹道设计

采用打靶法研究固体运载火箭弹道优化设计问题。针对打靶法中智能优化算法效率、优化问题中约束条件提法等方面的不足,引入序列近似优化算法,提出算法中径向基函数高斯核宽度的高效确定方法。数值仿真实验表明,提出的方法可在基本不带来计算量增加的前提下,显著提高代理模型精度,使序列近似优化算法得到改进,提高优化效率。设计固体运载火箭飞行程序。建立弹道优化设计问题数学模型,并将模型中相关等式约束合理转化为不等式约束,降低优化问题求解难度;基于改进后的序列近似优化算法完成某固体运载火箭弹道优化,原始计算模型调用308次之后便搜索到最优解,较传统智能优化算法显著提高了优化效率,优化方案末助推级液体推进剂消耗比原方案减少25.7%。     

基于序列凸优化的高超声速滑翔式再入轨迹快速优化

针对具有热流、动压、过载以及多个禁飞区约束的再入轨迹优化问题,提出采用序列凸优化方法快速求解。利用归一化时间作为自变量解决终端时间自由问题,并引入辅助控制变量以减少序列优化结果中的高频振荡,在此基础上,通过线性化、离散化和非凸约束的凸化处理,将非凸非线性优化问题转化为二阶锥规划(Second Order Conic Programming,SOCP)问题,然后采用凸优化求解算法快速求解。数值优化结果与对比验证表明该方法能快速高效求解多约束条件下的再入轨迹优化问题,且计算效率和性能均优于传统的非线性规划方法。     

基元叶栅攻角特性多目标优化

采用多段Bezier曲线对轴流压气机叶型予以参数化表达,通过Isight优化平台,结合S1流面数值模拟分析,以改良的非支配排序遗传算法(NSGA Ⅱ)对美国NASA单级轴流跨声压气机Stage 35的动叶和静叶叶中截面基元叶栅进行攻角特性的多目标优化,优化目标是降低全攻角范围内的总压损失系数以及拓宽攻角适应性范围。以总压损失系数最小点以及总压损失系数相对最高点和最低点的差值作为优化目标函数,叶栅流量不变为约束条件。结果表明:优化显著降低了动、静叶叶中截面基元叶栅的总压损失系数,并使其攻角适应性范围分别拓宽了5°和3°。