舰载惯导传递对准仿真系统设计及实现

构建了舰载惯导系统传递对准计算机仿真系统,利用轨迹发生器产生主子惯导系统的惯性器件的输出,送入主子惯导系统的惯导解算模块,产生不同匹配模块的惯导参数输出,进而进行滤波估计。仿真系统可以对所建立的舰载惯导系统的误差模型和滤波算法进行计算机仿真验证,提高误差模型的精确性和滤波算法的可靠性,并对后续的半实物仿真和实际装备实验验证提供理论依据和支撑。     

基于GA和ARMA模型的制导弹药技术状态预测

针对定期检测判断制导弹药技术状态影响弹药寿命和实时性较差的问题,提出了基于遗传算法(GA)优化的自回归与移动平均(ARMA)模型制导弹药技术状态预测方法。在获取到制导弹药状态特征量历史检测数据的基础上,采用遗传算法对ARMA模型的阶数进行优化,通过实例将遗传算法优化后的ARMA模型与经典ARMA模型的预测结果进行比较分析,结果表明,经过优化后的ARMA模型具有更好的预测效果。该方法提高了制导弹药技术状态确定的实时性,对降低、消除制导弹药故障危害具有实际意义。     

基于数字图像相关方法微裂纹萌生试验研究

为了进一步研究疲劳裂纹在萌生阶段的特点,本文结合数字图像相关方法 (Digital Image Correlation Method,DIC)设计并组建了配合液压疲劳试验机加载的原位观测系统。同时针对DIC测量方法中的关键技术进行研究,分别提出了一种可应用于视场宽度2mm下DIC计算的微小散斑制备方法,以及空间调节方法以提高试验可靠性。最后应用该系统开展针对航空发动机火焰筒材料GH536的微裂纹自然萌生试验。通过采取两种不同的DIC分析策略,分别获得疲劳过程中的总应变幅以及最大累积塑性应变的演化规律。结果表明总应变幅演化可确定自然萌生裂纹位置,最小可识别50μm裂纹;最大累积塑性应变分析可得萌生寿命占比约85%,并在裂纹出现后塑性应变急剧增加。     

基于NSGA II算法分布度改进的ATREX发动机性能优化方法研究

为使飞行轨迹上膨胀式空气涡轮冲压发动机(Air Turbo Ramjet Expander, ATREX)推力满足飞行器要求,同时比冲为对应推力下的最优值,基于改进分布度的NSGA II算法建立了以推力、比冲为优化目标的ATREX多目标优化模型。本文首先提出了基于个体优化目标间直线距离的筛选函数,改善了NSGA II算法优化结果的分布度;然后基于改进的NSGA II算法建立了ATREX性能多目标优化模型,获得了地面状态发动机推力、比冲最优解。在优化结果分布度接近前提下,与基于原NSGA II算法建立的ATREX性能多目标优化模型对比,基于改进NSGA II算法建立的优化模型所需初始种群个数及迭代时间均下降30%左右。     

基于萤火虫算法的CFRP材料铣削刀具结构优化

为了提高CFRP零件的加工表面质量和刀具寿命,针对其铣削加工的刀具结构进行了优化。设计了刀具结构参数与CFRP材料铣削加工表面粗糙度、后刀面磨损量之间的正交试验。应用极差分析法分析了刀具结构参数对CFRP材料加工表面粗糙度、后刀面磨损量的影响规律,并应用多元线性回归法建立了刀具结构参数与表面粗糙度、后刀面磨损量之间的数学模型。基于此模型,采用FA萤火虫算法,优化了刀具的结构参数,并进行了实验验证。结果表明:在试验参数范围内,刀具结构参数对于CFRP工件铣削表面粗糙度的影响程度依次为:后角、螺旋角、前角。当刀具的后角、螺旋角和前角增大时,工件的表面粗糙度都呈减小趋势,但减小的快慢程度不同;刀具结构参数对于后刀面磨损影响程度依次为:后角、螺旋角、前角。当刀具后角增大时,后刀面磨损量迅速上升,当螺旋角增大时,后刀面磨损量减小,当刀具的前角增大时,后刀面磨损量先减小后增大。采用FA萤火虫算法优化后的刀具结构对CFRP材料进行铣削实验,实验结果值与建立的模型预测值误差较小,表面粗糙度的误差率为3%,刀具后刀面磨损量的误差率为7.6%。     

考虑机场位置与航线流量影响的航空网络防御资源优化策略

传统复杂网络领域对网络防御问题的研究未考虑影响航空网络防御资源配置的主要因素,为此提出 一种考虑机场位置、航线流量等因素的基于航空网络实际的防御策略,来降低网络风险。首先,利用节点脆弱 性减少模型确定不同类型防御资源防御量与节点防御能力的函数关系;然后,对传统的重要度评价矩阵做出改 进,考虑航线流量、机场位置等影响航空网络防御资源配置的因素对节点进行重要度排序,并分析节点与整个 航空网络风险的关系;最后,在总防御资源量一定的情况下,利用模拟退火算法对各个节点配置的防御资源量 进行求解,使得网络总风险最小。通过对随机生成网络与中国航空网络的实验发现,该优化策略在分配防御资 源时,能够区分机场节点位置和流量的差异,相比于传统方法能够有效降低网络总风险。     

一种基于遗传算法的RSC码盲识别方法

针对目前递归系统卷积(RSC)码盲识别算法容错性差、计算量大的问题,提出了基于遗传算法的RSC多项式参数盲识别算法。首先根据RSC码特殊的编码结构,构建了基于遗传算法的识别模型,将结果向量的码重作为适应度函数,然后推导出了不同误码率条件下平均码重的理论值,实现了算法中最优门限的获得。该算法容错性能较好,并且最大计算量只与初始种群的规模、遗传代数的上限以及输出路数成正比。最后仿真验证表明,理论推导的码重分布情况能够与仿真结果较好地吻合,并且在误码率高达0.06的情况下,各种寄存器个数下的RSC码参数识别率接近于0.9。     

航空发动机PID神经网络解耦控制

对航空发动机的双变量解耦控制方法进行了研究,提出了一种基于遗传算法的PID神经网络解耦控制算法。该算法将遗传算法用于多层前向神经网络的连接权系数的学习,克服了BP算法易陷入局部权值的缺点,并具有PID神经网络控制器结构简单规范、动态和静态性能良好等优点。     

压气机叶栅多点气动优化设计

采用Pareto排名策略和共享小生境技术,实现遗传算法的多点优化设计。压气机叶栅的多点气动优化设计是针对某初始叶栅同时优化不同来流攻角状态点的气动性能,使其达到攻角特性最优。压气机叶栅网格由NU-MECA/Igg软件生成,流场由NUMECA/Fine软件求解。多点气动优化设计结果显示出本文发展的优化设计平台能够较好的实现多点组合气动优化设计。     

单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化

枢纽机场选址与航线网络优化问题是近年来受到民航业界广泛关注的热点问题之一。考虑到枢纽机场建设对航线网络的反作用,提出了单枢纽机场选址与航线网络规划综合优化问题。为了描述该问题,建立了基于空中交通均衡分配的成本最优的数学规划模型。最后,给出了求解该模型的迭代优化算法,并进行了算例验证。