考虑冷气掺混的涡轮气动性能数值研究

采用数值求解雷诺平均N-S方程的方法,数值模拟了带冷气掺混的涡轮内部全三维黏性流场,研究了冷气掺混对涡轮流动损失和气动性能的影响。数值计算结果表明,对于具有单排孔冷气入射的气膜冷却情况,当入射角是30°时,随着冷气流量增加,流动损失减小;而对于多排气膜孔冷气入射,各排气膜孔冷气之间的干扰是引起流动损失的主要原因,对不同位置冷气流量的优化选择,可以明显减小前后排冷气的掺混损失。为了降低冷气掺混的流动损失,基于数值实验的结果,本文首次引入了叶片表面气膜孔沿径向交错排列结构。     

基于量子万有引力搜索的SVM自驾故障诊断

针对自动驾驶仪在实际测试过程中故障样本较少的情况,提出一种基于量子万有引力搜索算法(QGSA)的支持向量机(SVM)故障诊断模型。SVM能较好地解决小样本、非线性问题,适用于自动驾驶仪的故障诊断。为进一步提高万有引力搜索算法(GSA)对参数寻优的收敛速度和收敛精度,将基于GSA的QGSA应用于SVM的参数寻优中,以解决SVM由于参数选取不当导致过学习或欠学习的问题,从而获得最优的分类模型。通过模拟实验分析,当训练样本数量为50时,基于QGSA的SVM故障诊断模型分类准确率便能达到96.530 6%,而基于遗传算法(GA)的SVM故障诊断模型分类准确率为92.040 8%,基于GSA的SVM故障诊断模型分类准确率为91.632 7%。仿真实验结果表明,基于QGSA的SVM故障诊断模型具有更好的故障诊断能力。      

基于作战单元任务成功性的可修复备件优化

在分析作战单元任务及备件保障流程的基础上,在考虑装备系统冷备份和热备份的情况下,基于METRIC模型原理,建立了两级保障体制下的作战单元任务成功性评估模型.以备件购置费用为优化目标函数,作战单元任务成功概率为约束条件,运用边际方法给出了备件优化模型的求解方法.最后,通过实例对该方法进行了分析,优化结果符合作战单元备件配置实际情况,从而为部队装备保障指挥人员在作战单元执行任务前科学制定保障方案提供决策支持.     

几种启发式作业排序方法的评价与改进

 本文用模拟方法时7种国内外公认较有效的启发式作业排序方法进行了评价,并提出了一种优化结构。建立了求解作业排序问题的软件包PLSP,并用于前喃机械厂5条成组生产线的怍业顺序安排中,所得结果比较满意。     

SEP数值法在寿命预测中的应用

 为了预测精密构件如涡轮盘材料的蠕变-疲劳寿命,经实践证明应变能区分法（SEP）优于应变范围区分法（SRP）,特别是对高强度低延性材料,SEP的优越性更明显。     

X波段单发多收体制下用于解距离模糊的时变二相码波形优化设计

针对小卫星雷达系统由于天线尺寸受限、宽波束照射面积大而带来的方位模糊,通过采用高脉冲重复频率来解方位模糊,然后利用发射波形的时变特性来解决高重频带来的距离模糊。基于此,采用了一种梯度遗传算法对多发射二相码波形进行优化,使其自相关峰值、积分旁瓣电平和互相关主副比、积分旁瓣电平尽可能的低。同时对多约束构成的适应度函数进行自适应尺度因子加权,以克服不同约束带来的不同数量级所造成的优化倾向问题。仿真结果和性能分析验证了该算法的有效性和可行性。     

自适应切削技术概述

研究了自适应切削的概念,针对学术界现存的一些认识上的误区,阐述了自适应切削与自适应控制的联系与区别。按照不同的分类方法(优化对象、采用的控制量、控制目标、采用的控制类型),对自适应切削进行了分类。研究了自适应切削所特有的关键技术,并对自适应切削的发展策略进行了探讨。     

安全供货库存量的径向基函数决策模型

径向基函数神经网络是一种拓扑结构简单、学习过程透明的神经网络模型。在本文中 ,把它应用到ERP的安全供货库存量的决策中 ,不仅避免了BP神经网络模型固有的缺陷 ,而且在实际的应用过程中对其隐层节点的生成方式作了控制 ,优化了其结构 ,简化了其权值矩阵 ,提高了运算速度。     

GEO卫星快速发射入轨定点控制方法

提出了一种GEO卫星快速发射入轨定点方法,运载火箭将卫星发射进入GTO轨道后,由上面级或卫星自身在48h内快速定点到GEO轨道任意指定定点位置。考虑时间、测控等约束,在选定变轨策略基础上,以燃料消耗最小为目标,优化给出了快速入轨定点标称轨迹。采用无奇异的春分点根数描述轨道运动,基于最小二乘法给出了航天器在有限推力条件下变轨的闭环显式制导方法,控制航天器沿标称轨迹飞行。仿真算例表明,采用该变轨策略、轨道优化设计方法和制导律,可以完成GEO卫星快速入轨定点控制。     

Oracle数据库的性能调整与优化方法探析

Oracle数据库系统性能与多方面因素有关,除操作系统、服务器、网络性能外,应用程序、数据存储结构等也会影响其性能。文章对Oracle数据库的优化调整技术进行了探讨,从数据库运行环境优化、数据库参数优化和应用优化三个层面介绍了Oracle数据库优化的方法,并通过实验验证表明：优化后数据库的性能较原数据库性能提高20％左右。