基于T-S 模糊FTA 与仿真的舱盖机构故障诊断方法

针对高空舱舱盖机构系统故障源与故障程度难以判定以及故障特征值难以提取的问题,提出了基于T-S模糊故障树分析与仿真相结合的故障诊断方法。将T-S模型引入到舱盖机构不同步的典型故障分析中,用模糊可能性描述部件的故障概率;用T-S门来描述事件间的联系;用模糊数描述部件的故障程度,结合模型仿真模拟故障分析,获取部件发生故障时对顶事件的贡献或重要度,计算出顶事件发生故障的模糊可能性及其诊断决策。为高空舱舱盖机构的故障诊断和维修保养提供参考。     

预警机指挥编队协同空战分层决策模型

分析了预警机指挥下的机群多编队协同空战过程,根据空战决策特点分别以编队和单机为研究对象,提出了分层决策模型,将预警机指挥下的空战决策分解为战役层决策和战术层决策。针对战役层决策,建立编队目标威胁评估和初始兵力分配模型;针对战术层决策,建立单机目标威胁评估和目标分配模型。通过算例分析,验证了决策模型的有效性和实用性。     

独立离场模式下多跑道时空资源优化调度方法

为有效缓解大流量、高密度机场日益严重的交通拥堵和航班延误现状,研究了多跑道离场航班优化调度问题。首先,从生产调度领域视角,将多跑道离场调度问题抽象为典型的车间作业调度NP-Hard组合优化问题;然后,面向航空运输各方利益需求,以航班延误、跑道容量和环境污染为优化目标,综合考虑航空器尾流影响、场面滑行和跑道穿越等各类限制因素,建立了独立离场模式下多跑道时空资源优化调度模型;最后,结合多目标优化及遗传算法基本理论,设计了带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II),寻求多跑道离场调度问题的Pareto最优解。仿真实验表明,模型可对独立离场航班进行优化配置,显著降低航班延误时间和航空发动机污染物排放量,并有效提升机场跑道容量。与随机和交替调度策略相比,优化调度策略执行效果显著,其中航班延误时间分别减少了51.2%和42.7%,所提方法可显著缓解大型繁忙机场离场航班起飞延误,有效提升航空运输服务品质。     

基于改进相似度的混合型多属性决策方法

针对两区间之间无重叠部分导致无法准确衡量其相似度的问题,对现有的区间相似度计算方法进行了改进,改进后的相似度计算方法可以准确衡量任意两区间的相似度情况。在解决了原有方法区分度差问题的同时,丰富了处理混合型多属性决策问题的方法,算例结果与基于逼近理想解法和直觉模糊数法所得的结果一致,因而改进后的方法是实用和可行的。     

基于尾流效应的编队飞行优化分析

针对如何利用前机尾涡的上洗气流来达到减小后机飞行阻力的问题,进行了基于尾流效应的编队飞行优化分析。首先,通过分析后机在尾涡上洗气流中的受力情况,建立了尾流效应相关模型;然后,通过计算诱导滚转力矩系数评估后机飞行的安全性,通过阻力系数的变化判定诱导减阻效果;最后,建立多目标优化评价模型,以后机的安全性和诱导减阻效果为优化目标来确定后机在编队飞行中的最佳位置。研究结果表明,最佳编队位置并不是固定的,飞行高度、飞行速度等外部因素都会对编队飞行中后机的最佳编队位置产生一定的影响。     

某压气机静叶基元叶型优化设计及实验

为了得到更加适合压气机静叶的叶型以降低气动损失,提取了静叶中径处的叶型,通过平面叶栅实验获得了原叶型的损失特性,发现原叶型气动损失较高,需要通过合理匹配设计参数来降低损失。为此,搭建数值优化平台在约束空间内搜寻气动损失更低的叶型,目标函数的构建综合考虑了多个冲角下的总压损失系数以提升叶片的变工况性能。优化结果显示：目标函数值降低了约9%,进一步实验研究发现,在实验涉及的整个马赫数和冲角范围内优化叶型比原叶型具有更低的总压损失系数,设计工况总压损失系数较原型叶型下降了31.3%,提升了叶型在正冲角边界附近的抗失速能力,设计进口马赫数正4°冲角下气流折转角增加1°。通过对实验结果的深入分析,解释了叶型性能提升的机理,对工作在相似环境的叶型设计及多目标优化方向给出了建议。     

多目标模糊决策模型及其在载人航天中应用的探讨

为了探讨在与载人航天相关问题中进行优化决策的方法,根据模糊数学理论,首先提出模糊接近度的概念;然后计算模糊关系矩阵和相对广义加权接近距离,据此建立了多目标模糊决策模型。最后,以确定中长期载人航天器座舱内航天员的人数为实例,进行了具体的模糊决策,所得结果具有参考价值。     

基于不完全语言信息的航天研制项目风险决策

针对航天研制项目风险管理的复杂性,提出了一种基于现代多属性语言决策方法的航天研制项目风险评价模型.给出了不完全语言信息下基于不确定扩展有序加权平均算子的决策方法.将项目风险标度进行了拓展,一方面使得风险度量更加准确;另一方面能够很好地与决策模型中的语言信息合理匹配.以航天研制项目风险决策为例说明了该方法的实用性和有效性,为项目风险评价提供了一种新思路.      

基于MODPSO-GSA的协同空战武器目标分配

提出基于多目标决策理论的协同空战武器目标分配模型,并用进化多目标优化算法求解.空战是一个多阶段攻防过程,针对多数空战武器目标分配采用一次性完全分配、不考虑火力资源消耗等不足,构建多目标决策模型,在达到毁伤门限的前提下,同时对一次攻击后使敌编队的总期望剩余威胁最小和分配导弹消耗量最小两个目标函数寻优.提出用多目标离散粒子群-引力搜索算法(MODPSO-GSA)求解分配模型,该混合进化多目标优化算法结合二者优点,具有稳定的全局搜索能力并保证收敛到Pareto前沿.该算法可求得满足毁伤门限的不同耗弹量的分配方案最优解集以供指挥员决策参考.仿真算例验证了新模型及所提出MODPSO-GSA进化多目标优化求解算法的有效性.      

一种新型并联灌注机器人运动学分析和多目标优化

针对大型航天器蜂窝结构灌注需求,提出一种新型串并混联灌注机器人机构,主要对并联机构进行分析研究。首先,对3PSS-PU并联机构进行了运动学分析,建立了运动学反解数学模型和雅可比矩阵;其次,确定了影响机构工作空间主要因素的约束条件,求解出了机构的工作空间;然后,建立了机构的刚度模型,求得机构在运动过程中的刚度变化分布;最后,利用遗传算法,以工作空间和全局刚度为目标对机构结构参数进行优化分析,确定了最终的机构尺寸参数,为蜂窝灌注机器人应用奠定基础。