航天器分布式系统仿真验证平台设计与实现

文章分析了航天器分布式系统仿真平台的特点和需求,根据分布式集成仿真平台多操作系统、混合架构、分布式结构、模型管理、试验设计、仿真运行、数据管理的技术特点和功能需求,对相应关键技术进行了攻关,制定了实施方案,在此基础上完成了相关设计和实现。平台能够适应全数学与半物理2种仿真工况,满足航天器系统方案设计全面仿真验证需求,并可方便接入商业或自研软件。最后通过仿真实例对平台的功能性能及通用性进行了验证。     

虚拟层次化无线mesh网络信道分配策略

为了获得具备良好的用户分集效果和路由稳定性的无线mesh网络,提出了一种虚拟层次化网络架构.这种无线mesh网络将临近节点聚合为虚拟小区,该小区内部节点不仅能够直接通信,还具有路由转发功能.虚拟小区内部节点之间的连接构成虚拟的底层网络,虚拟小区之间的连接则构成虚拟的顶层网络.为解决虚拟层次化无线mesh网络的信道资源分配问题,提出了一种图着色模型——广义集合T-coloring模型.该模型以虚拟小区为无线信道的分配单位,并采用射频防卫度为无线信道的干扰约束指标,在保证网络连通性的前提下,既降低信道干扰又提高信道利用率.采用虚拟小区分裂方式进一步增加了网络容量也提升了信道分配公平性.仿真结果验证了该策略的有效性.     

三角网格曲面模型快速分层算法

提出一种三角网格曲面模型快速分层算法,该算法基于R*-tree建立三角网格动态空间索引结构,依据索引结构数据结点的分布状况计算各层截平面的位置;采用深度优先遍历方法获取与截平面相交的三角面片集合,并计算该集合中各面片与截平面的交线,将交线首尾相连,生成截面轮廓线,实现三角网格曲面模型的快速分层;实例证明该算法可对各种复杂三角网格曲面模型进行分层,算法准确、稳定,运行效率高.     

基于混合优化算法的固液发动机装药优化设计

为了减小固液发动机工作过程中氧燃比的变化导致的比冲等性能损失,提出基于差分进化和克隆选择的混合优化算法,建立装药优化问题的优化模型和优化流程,采用惩罚函数处理约束条件,对某型固液发动机进行了装药优化和分析.结果表明该优化算法和流程性能良好,优化后发动机的性能得到了明显提高,减小了余药质量分数和工作压强,改善了燃烧室和喷管的工作环境,且平均比冲提高了1.2%.      

一类变分不等式解的混合最速下降算法

证明了定义于严格伪压缩映像不动点集上的变分不等式解的混合最速下降算法的强收敛性,推广了Yamada的相关结果。     

低雷诺数分布式螺旋桨滑流气动影响

以高空长航时（HALE）太阳能无人机（UAVs）研究为背景,采用基于混合网格技术及k-k_L-ω转捩模型求解雷诺平均Navier-Stokes（RANS）方程的多重参考系（MRF）方法,对3种螺旋桨-机翼构型的低雷诺数气动特性进行了高精度准定常数值模拟,在等拉力前提条件下,通过对比机翼气动力系数及表面流场结构特征分析了分布式螺旋桨（DEP）滑流对FX63-137机翼的气动影响。研究表明：螺旋桨滑流影响使得桨后总压及流速显著增大,这是机翼升力增大的主要原因,但同时机翼阻力特性急剧恶化,升阻比反而降低;螺旋桨滑流向机翼边界层内注入丰富湍动能从而抑制流动分离,扩大机翼表面湍流范围及附着流动区域;分布式螺旋桨滑流与低雷诺数机翼表面复杂流动相互作用显著,主要表现为滑流区域边界展向涡结构的产生。     

基于背景网格簇的动网格生成方法

提出了基于背景网格簇实现网格变形的新方法。背景网格簇由任一内边界节点和远场边界角点生成的背景网格构成,并随边界运动而变化。通过保持计算网格节点在每一个背景网格中所在单元的面积坐标不变(三维时保持体积坐标不变)而求出一组期望位置,加权平均该组期望位置,确定出该计算网格节点的新位置。其中权值与内边界节点和计算网格节点距离的倒数相关。新方法引入的背景网格簇可以有效地改进单个背景网格的不足之处。算例结果表明:基于背景网格簇的动网格生成方法实现简单,与弹簧近似法相比,新方法因不需要迭代求解方程组而非常高效,且拥有更强的网格变形能力;与Delaunay图映射法相比,该方法背景网格的单元个数极少,因此易于定位,且不会出现背景网格单元交叉的现象,网格变形能力更强,变形后的网格质量更好。     

PHEV电动轿车动力系统配置的关键问题与优化设计

插电式混合动力汽车(Plug-in hybrid electric vehicles,PHEV)被认为是电动汽车在目前动力电池瓶颈状态下最具发展潜力的混合驱动型式,而成本控制是其发展的关键。以减小PHEV动力系统尺寸、实现有效成本控制为目的,对影响PHEV动力系统配置的关键问题进行了系统分析,提出动力系统有限分级配置方法以及设计目标和边界条件的确定依据;搭建以设计目标和边界条件为输入、以获取满足条件的最小化PHEV动力系统设置为目标的优化选型平台;基于此平台对国内一线城市某PHEV进行动力系统设计和仿真验算,结果验证了系统配置的合理性和优化平台的有效性。     

基于新型自适应遗传算法的混合可靠性优化模型

提出一种新型的自适应遗传算法。结合Logistic函数和余弦函数,对交叉、变异算子曲线进行非线性化处理,实现了交叉算子和变异算子的非线性自适应调整。用新算法求解测试函数,结果表明新算法能够提高收敛速度和精确度,有效地跳出局部收敛,避免早熟现象发生。并基于提出的新型自适应遗传算法,研究了截尾随机-模糊-区间变量的混合可靠性模型的优化问题,建立了以混合可靠性指标作为优化约束条件的混合可靠性优化模型。以某型飞机变速箱同步器系统的优化设计为例,验证了该模型在工程应用中的有效性。     

Mesh deformation on 3D complex configurations using multistep radial basis functions interpolation

The Radial Basis Function (RBF) method with data reduction is an effective way to perform mesh deformation. However, for large deformations on meshes of complex aerodynamic configurations, the efficiency of the RBF mesh deformation method still needs to be further improved to fulfill the demand of practical application. To achieve this goal, a multistep RBF method based on a multilevel subspace RBF algorithm is presented to further improve the efficiency of the mesh deformation method in this research. A whole deformation is divided into a series of steps, and the supporting radius is adjusted in accordance with the maximal displacement error. Furthermore, parallel computing is applied to the interpolation to enhance the efficiency. Typical deformation problems of the NASA Common Research Model (CRM) configuration, the DLR-F6 wing-body-nacelle-pylon configuration, and the DLR-F11 high-lift configuration are tested to verify the feasibility of this method. Test results show that the presented multistep RBF mesh deformation method is efficient and robust in dealing with large deformation problems over complex geometries.