低雷诺数下小展弦比机翼的气动力优化设计

以固定翼式微型飞行器为研究背景,针对小展弦比机翼,将遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,提出了一种以实数编码为基础的数值优化模型.流场数值模拟采用人工压缩方法,遗传算法采用锦标赛选择、自适应交叉和变异操作算子,对微型飞行器机翼选取五个设计点分别进行了升阻比优化设计.优化结果表明,本文的优化模型具有较高的搜索效率和显著的优化效果,五个设计点机翼的升阻比均提高30%以上.优化后的翼面接近椭圆形状,翼型前缘钝厚,尾缘向上拱起,这种形状能大大增加升力,降低诱导阻力,从而显著提高机翼的气动性能.     

先进战斗机保障性AGA-SSI评估模型

科学、有效地进行保障性评估是提高装备综合保障能力和加快装备形成战斗力的研究重点之一。文章采用基于加速遗传算法的Shepard相似插值方法,构建了先进战斗机保障性AGA-SSI评估模型并对两型飞机保障性进行了评估,结果表明,模型是可行的、有效的。     

基于压力控制器的气压高度表自动检定系统

通过对航空气压高度表的工作原理和检定方法进行分析,提出了一种新的气压高度表检定方法。该方案采用广泛应用的PPC2气体压力控制器模拟产生精密气压高度信号,直接对航空气压高度表、航空大气数据计算机的静压和气压高度等项目进行检定,对具有RS232数据输出功能的电子式气压高度表可以实现自动检定,对这种方法的测量不确定度进行了分析。该方法具有操作便捷、可靠性高的特点。     

基于直升机/发动机非线性综合仿真模型的增广LQR控制器设计

构建了UH-60A直升机六自由度非定常、非线性气动力模型以及完整的直升机/涡轴发动机非线性综合仿真模型.使用增广LQR方法设计了直升机飞行控制器,包线内大量仿真结果及与H_∞控制器效果的对比表明该控制器解耦性能、指令跟踪性能优越,鲁棒性强.此外,该控制器设计过程简单和调参方便.借助上述综合仿真模型研究了发动机闭环系统与直升机的功率匹配关系,数字仿真表明:发动机能够满足直升机机常规飞行任务下的功率需求,功率涡轮转速下垂量满足直升机飞行操纵品质规范(ADS-33E)的要求.      

基于BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.      

航空发动机分布式控制通讯网络拓扑结构优化

针对航空发动机分布式控制系统通讯网络拓扑结构的构架问题,建立航空涡扇发动机机匣模型,选取具有代表性的10个传感器作为控制节点开展研究。同时考虑发动机表面存在通讯总线不可通过区域,以及控制节点的工作可靠性因其重要程度存在差异的约束条件,利用遗传算法对航空发动机分布式控制系统通讯网络的拓扑结构进行优化设计。结果表明:优化过程简单,并且优化得到的通讯网络拓扑结构在满足约束条件的基础上线束总长度最短。     

复合材料加筋壁板的两步优化法

通过采用辅助层压板和添加极小弹性模量材料的复合材料加筋壁板有限元建模方法,应用MSC．PAT－RAN／NASTRAN的参数化建模与遗传算法相结合的复合材料加筋壁板的两步优化方法,对复合材料T型加筋壁板进行了从2000 N／mm到6000 N／mm压缩载荷下的结构优化分析。提出的基于参数化模型和遗传算法的复合材料加筋壁板的两步优化法分为壁板级优化和层压板级优化两部分,在壁板级优化得到最优的结构尺寸参数,在层板级优化得到最优的层压板铺层顺序。     

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

基于UKF的双机协同纯角度目标定位路径规划

针对三维空间双机协同定位问题,在无迹卡尔曼滤波的基础上,提出一种规划双机路径的方法。首先,利用双机探测得到的方位角和俯仰角信息,并结合无迹卡尔曼滤波算法估计目标的状态;在此基础上根据交互信息理论提出指标函数的概念,以指标函数最大为轨迹优化的最优性能指标,将问题转化为求双机控制量的最优解;最后,采用遗传算法求解双机的控制量,得到比较合理的双机飞行路径。仿真结果表明,通过最大化指标函数可以有效地规划双机路径,且具有更高的精度和速度。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。