不同生命周期项目组合的约束资本预算优化模型及算法

文章给出了约束资本预算优化模型的一般数学表达式.根据詹姆斯*范霍恩的共同生命周期法的理论,提出了一种对不同生命周期项目组合的约束资本预算优化的新算法.通过算例,说明了新算法与原有算法的差别,结果表明新算法考虑了项目的重置,在满足各种约束的前提下,按照净现值指数的大小选择项目组合,从总体上寻优,得到的净现值总和更大,具有更为优化的特征.     

稳态周向混合畸变对压气机特性和流场的影响

用完全径向平衡方程加多扇平行压气机模型处理复杂畸变流场的方法，计算出进口流场组合参数畸变对压气机特性和性能的影响，并得出了压气机在进口畸变条件下流场的详细情况。     

粘流与无粘流的相互作用计算

本文总结了粘流/无粘流的各种计算方法和结果。重点在于介绍定常流动中的弱相互作用。首先叙述了弱相互作用的数学模型。给出了不可压流动和跨音速流动中粘流/无粘流相互作用的某些正耦合的计算结果。讨论了在分离区附近边界层正方法失效的原因。然后介绍了边界层反方法和适用于带分离的流动中半反方法耦合的粘流/无粘流的相互作用方法。文中也简单地总结了三维情况的应用和强相互作用。     

计算非对称突然膨胀槽道流动的加速多重扫描耦合推进方法

本文提出加速多重扫描耦合推进方法,并用于非对称突然膨胀槽道流动计算。数值结果与实验数据吻合得很好,从而表明这个方法是有效的,精确的。依据对数值结果的分析,作者给出能够描写存在大范围分离的不可压缩简化Navier-Stokes方程组的最优形式,并且对这组方程的椭圆型数学性质作了进一步的分析。作者还对扫描过程的收敛性,推进过程的稳定性进行了理论分析,此外还讨论了不同精确度的差分格式对解的影响。     

凹半球降落伞模型起动载荷的研究

 在用氢泡法观测凹半球降落伞模型的流场时,我们还用单分力应变天平对其进行了阻力测量。通过测量及理论分析,得出加速起动期间最大阻力F_(max)和附加质量引起的力F_a之比与无量纲参数U_(max)~2/ad之间的关系。此外,还研究了与最大阻力有联系的一些流动现象。该试验有助于深入了解降落伞的动稳定性与开伞动载方面的内在联系。     

函数优化问题的多方法协作优化

针对复杂函数优化问题,采用多个优化方法进行多方法协作优化。多方法协作优化可以利用各个参与协作的优化方法之间的协作效应,提高优化性能。将遗传算法、模式搜索法和Powell法进行协作构成多方法协作优化方法。采用典型的全局优化测试函数进行实例计算,实例验证多方法协作优化相对于单独优化的优越性。     

类升力体外形俯仰阻尼特性数值研究

采用有限差分方法求解薄层近似的非定常Navier-Stokes方程，定常流场采用交替方向隐式分解的NND格式，非定常流场采用四步Runge-Kutta方法，在保证时、空二阶精度前提下引入变系数残值光顺技术提高非定常流场计算效率，复杂带翼外形的空间网格通过求解抛物化的椭圆型方程生成，最后在Etkin理论下给出球锥及类升力体外形的俯仰阻尼导数计算结果。     

中等高超声速弹体头,尾形状对气动性能影响的实验研究

六种常规弹体在两种细长比下头部和尾部形状时CN,Xcp的影响进行实验研究，实验名义Mach数为4．0，4．5，5．0和6．0，a＝0°～6°（或0°～8°）。获得了一些对高超声速飞行器研制有实用价值的结果。     

电大尺寸散射体的RCS计算方法研究

为了更加有效的求解电大目标散射计算问题,在避免谐振区效应情况下获得复杂目标的隐身雷达散射截面(RCS)特性,引用混合场积分方程(CFIE),在快速算法的求解迭代过程中采用共轭梯度算法(CG)的收敛技术,能够稳定的求解电大尺寸的RCS。计算和分析了金属球双站RCS和金属立方体双站RCS,并和精确计算、相关参考文献进行了比较,证明了方法的正确性,计算结果稳定,在工程实际上有较大的应用价值。     

Spacecraft optimal rendezvous controller design using simulated annealing

A new global approach for rendezvous Linear Quadratic controller design is presented in this paper. Instead of solving the algebraic Riccati equation, a continuous simulated annealing (SA) algorithm is used to design rendezvous LQ controller. Optimization of one automatic rendezvous controller with 18 design parameters is illustrated. The results show that the SA algorithm can locate the global solution effectively and robust, besides a great number of global solutions have been obtained by the SA. The SA has demonstrated better performance than other optimization algorithms such as floating-coded Genetic Algorithm, Simplex method and Powell algorithm.