湍流模型对叶片表面换热计算的影响

为了比较湍流模型对涡轮叶片外换热计算结果的影响,采用五种湍流模型及两种壁面函数计算了NASA-MarkII导向叶片表面换热并与实验数据进行了对比,结果表明:在相同边界条件下不同湍流模型的计算结果有很明显的差别,即使是同一种湍流模型,如果采用不同的壁面处理函数其计算结果也是有很大差别的;某些湍流模型的计算值只是在某个区域较为理想,还不能找到在整个叶片表面计算结果与实验数据较为接近的湍流模型.在尚无普适性较好的湍流模型的情况下,研究在不同计算域采用不同湍流模型和壁面处理函数的计算技术,是一种较好的可行的方案.      

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

某重型燃气轮机放气活门及排气管路的改进设计

针对某重型燃气轮机放气系统放气活门在结构设计上存在的问题,经过分析和论证,提出了改进方案,通过计算验证了该方案可以实施。     

基于网格变形技术的涡轮叶片变形传递

为实现学科耦合,需要在涡轮叶片多学科设计优化的气动模型和结构模型之间传递温度、气压和变形等载荷.研究结构变形向气动网格传递的实现方法.参数空间插值方法解决耦合面网格不一致时的变形插值问题;网格变形技术用来调整气动网格内部节点的位置,保证变形传递后的网格质量.某涡轮叶片变形传递实例的表明:该方法能够用于多学科设计优化问题中的变形传递.      

基于更新法估计空闲时间的Inter-DVS算法的优化与实现

动态电压调整(DVS)技术是软件节能技术的另一种形式。由于CMOS电路的能耗和供电电压的平方及频率成正比关系,所以降低供电电压和频率是减少能耗的最有效方法之一。本文首先对DVS的各种算法作了详细的分类分析。然后,以"使用更新法"估计空闲时间的任务间DVS算法为例,采用嵌入式Linux操作系统对其进行了优化。最后,讨论了实现具有动态电压调解功能的嵌入式Linux操作系统的节能方法。     

气动外形多点优化设计研究

将优化方法中的遗传算法与高精度的CFD分析方法相结合,并将其引入到气动优化设计中.在引入实数编码机制的基础上,将遗传算法与线性加权和法结合在一起,建立了可以处理多目标优化设计问题的遗传优化模型,并应用该方法进行了翼型的多点气动外形优化设计.设计实践表明,该方法是可行的.     

月/火着陆制导方法与考虑不确定性的研究进展

上世纪六七十年代和21世纪后的两轮月/火探测热潮产出了丰硕成果,以Artemis计划、探月工程四期和火星采样返回为代表的新一批任务已拉开帷幕,站在这一特殊历史节点,对月/火着陆制导技术进行综述。首先,阐述了月/火着陆的物理过程,指出了未来复杂探测任务对制导技术的挑战。随后,鉴于轨迹优化这一技术分支近年取得的广泛发展,讨论了其与制导的联系。然后,回顾了月/火探测工程任务的技术遗产,包括多项式制导、动力显式制导、Apollo进入制导、预测校正制导以及凸规划制导。鉴于动力学与环境不确定性的挑战日益突出,讨论了来自人工智能、先进优化与控制等领域的潜在理论工具,能够为制导技术的发展提供新动力。最后,面向随时随地、高精度、高可靠、高自主着陆的制导技术发展需求,总结了后续研究方向。     

基于仿生的大展弦比直机翼结构布局形式研究

为了探讨大展弦比直机翼的结构布局形式,借鉴自然界中的鱼骨和鸟羽毛以及树叶的叶脉形式,利用有限元分析与满应力优化作为设计手段,对三种不同的结构布局形式(A构型、B构型和常规构型)开展基于强度、刚度以及重量条件限制下的有关响应的对比研究.计算结果表明:在不同尺度的等重量条件限制下,"A构型"弯曲刚度最大,扭转刚度居中;"B构型"弯曲刚度居中,扭转刚度最小;"常规构型"弯曲刚度最小,扭转刚度最大.分析得出机翼的翼肋布置应该"适当的"倾斜.最后给出三点结论.     

遗传算法在飞机着陆调度问题上的应用

用遗传算法对飞机着陆调度问题的两个方面:队列顺序的确定和跑道指派进行了研究.队列顺序采用飞机编号的单一整数染色体编码方案,配合相应的变异、交叉算子,避免了后代非法解的问题.跑道指派则在适值函数计算中,基于对列最短的原则来加以确定,避免了对队列顺序和跑道指派进行分别编码.算例研究了单跑道与双跑道两种情况.计算结果表明,这种编码方案以及变异、交叉算子对这一问题具有很好的效果,可在普通PC机上实现雷达扫描周期内的实时计算要求.     

高空长航时无人机总体参数多目标优化

以高空长航时无人机的总体方案研究为背景,对高空长航时无人机总体参数建立了多目标优化模型,运用多目标遗传算法进行优化设计,最后通过建立的计算机程序得出优化结果.多目标优化用于高空长航时无人机总体参数优化,可以更加合理地评价高空长航时无人机的总体参数的最佳组合,避免设计上的缺陷,提高设计效率.结果表明,高空长航时无人机优化后的总体性能得到改善,说明该方法适用于高空长航时无人机总体方案的优化设计,对方案研究有一定参考价值.