熵产最小法在热电制冷系统优化中的应用

应用有限时间热力学理论，基于熵产最小法，对热电制冷系统随有限温度的变化、由外部热源与内部工质之间的温差而形成的热漏及内部耗散所产生的传热不可逆性进行了最优化研究，建立了不可逆热电制冷循环模型。研究结果表明，不同的参数对热电制冷系统的影响有着显著的区别。本文推导出熵产率最小时对应的优化性能特性关系和重要设计参数的最佳值；绘出了相关优化性能曲线并说明了这些参数在总体和优化性能中的作用。计算结果对实际热电制冷系统优化条件的确定具有一定参考价值。     

包容理论在导弹构件外形偏差评定中的应用

阐明了导弹的机械构件在设计和加工过程中有严格的精度要求,对于已经生产出来的构件,需要对其进行外形偏差评定;包容理论就是建立构件最小外包容模型,评定其外形偏差的方法。该方法不但可以鉴定构件外形是否合格,而且能够反映出加工工艺的误差。文中还应用包容理论对导弹的一例构件建立外形偏差的数学模型,并进行了计算分析,计算结果证明该例构件外形在偏差允许范围内。     

高超声速钝头体变熵流表面热流计算

采用动量厚度来修正变熵效应的工程算法,并以15°钝锥为例,对其表面热流进行了计算,将计算结果与试验值进行了对比,结果吻合良好,表明该工程算法,方便简捷,计算量小,且有足够精度,可为高超声速飞行器初步设计热环境计算和防热材料的合理选择提供可靠的参考数据.      

自适应差分进化算法在气动优化设计中的应用

以实数编码的差分进化（DE）算法为基础,引入种群熵估计方法分析种群个体的分散程度,自适应地调整设计变量的搜索范围。采用Navier-Stokes方程作为主控方程计算翼型气动性能,分别采用标准遗传算法（SGA）、基本DE算法和自适应差分进化（ARDE）算法作为气动性能优化算法进行了针对翼型的气动优化设计。函数测试实例表明,ARDE算法具有更好的收敛稳定性和收敛速度。并针对翼型气动优化问题的特点,分析了参数设置对ARDE算法优化结果的影响。实验结果对比表明,ARDE算法得到了更好的优化结果。     

风险可能数——一种基于最大信息熵理论的风险度量和风险排序新方法

分析了风险优先数（RPN）方法中严重性S、发生率O和探测度D这3个评价指标的离散性与得分主观性不足。基于信息熵定理和最大信息熵推论,指出了RPN方法在评价风险不确定程度时,存在函数方差的依赖性和未能均衡各种风险要素的不合理性。针对多维信息的不确定性问题,分析了如何合理选取风险评价指标和权重分配。为了实现对风险程度的一致性测量,基于公理化的假设条件,给出了一种区别于RPN的风险可能数(RPoN)的定义和计算方法,并证明了RPoN方法能够一致性地用于风险的不确定程度评价。实验数据结果表明：RPoN方法用于风险的定量计算以及进行风险排序的效果优于RPN方法。     

熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值,调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.      

某中央翼燃油箱惰化流场的数值模拟及特性分析

在不同富氮气体入口参数下,对某大型运输机中央翼燃油箱的惰化过程进行了数值模拟,研究了在不同流量和体积分数富氮气体条件下燃油箱的惰化规律.计算结果显示:当富氮气体中氮气体积分数为95%、体积流量分别为0.021,0.028m3/s和0.042m3/s时,燃油箱内平均氧体积分数随体积置换次数的变化曲线几乎完全重合;当富氮气体体积流量为0.042m3/s、氮气体积百分比分别为92%,94%和98%时,燃油箱惰化率随时间的变化曲线重合.说明相同体积分数富氮气体条件下燃油箱惰化完成时所需富氮气体量与富氮气体流量无关,而富氮气体的流量直接决定了各舱室富氮气体的惰化率.通过对计算结果的分析,证明了利用缩比油箱去模拟真实油箱的惰化过程的合理性.为优化某运输机中央翼燃油箱惰化系统设计提供参考.      

成败型系统可靠性增长的Bayes评估

针对成败型系统在研制阶段的动态增长的可靠性评估问题,依据前期可靠性增长试验中多阶段的试验信息和专家经验,提出了基于新Dirichlet先验分布的可靠性增长的Bayes评估方法。该方法根据已有的不同阶段试验信息,利用离散AMSAA（Army Material System Analysis Activity）可靠性增长模型描述可靠性增长试验中不同阶段可靠性的增长趋势,并对各个阶段的可靠性进行评估;针对下一阶段建立基于新Dirichlet分布的可靠性先验分布,并根据下一阶段可靠度的估计值采用最大熵模型给出先验分布参数估计;在获得现场试验数据的条件下,给出下一阶段的可靠度后验估计,并讨论不同区间范围对后验可靠性的影响。最后通过实例分析,表明相较于直接利用离散AMSAA模型和Beta先验分布,该方法在合适的专家经验的指导下能够给出更为准确的可靠性评估。     

TT-RMS:时间触发网络通信表生成算法

针对时间触发网络依据全局时间进行触发数据通信的特点,提出了一种基于单调速率调度(RMS)调度机制的通信表生成算法时间触发单调速率调度(TT-RMS),来生成时间触发网络的通信表.TT-RMS算法在安排消息时间槽过程中,首先根据消息周期,计算出各个链路的总负载,再根据链路的消息周期和总负载,通过RMS机制进行消息排序,确定出消息调度的先后顺序,最后根据时间槽的分配状态进行消息调度,优化了消息的调度过程.所提算法的计算时间复杂度为O(n2),空间复杂度为O(n).目前广泛研究和应用的可满足性理论(SMT)通信表生成方法,其计算时间复杂度通常是多项式级,有时计算时间不收敛.实验结果显示,TT-RMS调度的网络单个链路负载最大可接近100%,计算时间在1 ms左右,平均可调度网络负载是SMT方法可调度网络负载的两倍.TT-RMS通信表生成算法具有计算时间短,可调度消息负载多等优点,可以更好地满足航空航天复杂系统中上千条实时消息流的调度需要.      

混合点状和非规则军标的在线手绘识别

当前对在线手绘军标图符识别的研究只针对单一类型的手绘点状军标或非规则军标,分别使用不同方法进行识别.但在特殊应用中二者常混合输入,当待识别军标图符的类型未知时,如何识别是一个重要问题.提出一种基于最小生成树(MST)覆盖模型的混合识别方法,训练阶段,分别对点状和非规则军标样本建立MST覆盖模型,并训练一个二分类支持向量机(SVM)分类器;识别阶段,先通过几何和结构信息粗判断军标类型,再通过置信度估计和融合的方法确定未知军标的类型.在113类点状军标和36类非规则军标的数据集中实验,军标类型区分准确率为94.7%,最终识别率为91.6%,且能满足实时要求.