一种自动化并行重叠网格隐式装配方法

重叠网格装配是处理计算流体力学领域多体相对运动问题的关键技术之一。针对常见重叠网格隐式装配方法中几何分析过程复杂、节点无差别并行查找操作影响并行装配效率等问题,提出一种高度自动化的重叠网格隐式装配方法。首先,基于协方差分析、切割盒子等快速算法,将壁面距离计算与贡献单元存在性判断解耦,实现网格组动态重叠关系的自动化识别;其次,结合集合分析,设计出并行化的自动挖洞算法;最后,通过快速查询方法建立重叠单元与贡献单元的插值关系。针对所实现的并行重叠网格隐式装配工具库,采用某五球体部件验证了自动挖洞逻辑的准确性,并通过机翼-挂架-外挂物（WPFS）模型检验了重叠单元与贡献单元插值关系的准确性。     

空间相机隔振系统的优化方法

为了减小卫星发射和在轨阶段的振动对空间相机成像品质的影响,文章对空间相机隔振系统的建模和优化方法进行了研究。使用复刚度模型表示隔振器,用拉格朗日方法建立系统动力学方程。选用了系统质心位置的加速度和转角的均方根值作为目标函数,采用多目标优化算法NSGA-Ⅱ在随机振动条件下对隔振系统的进行优化。优化结果给出了隔振系统的刚度系数和耗散系数的最优解集。根据某空间遥感器的实例计算出一组最优隔振器参数,验证了这种优化方法的可行性。这个最优解的集合可以作为隔振系统结构选型和初始设计的输入条件,提高隔振器前期优化设计的效率和计算的准确性。     

一种高空飞艇螺旋桨结构多目标优化设计方法

为了远离旋转激振力的影响避免桨叶共振,需要提高桨叶的弯曲频率,这不可避免的会增加质量。为了解决低质量与高频率之间的矛盾,提出了一种螺旋桨两目标优化方法。以桨叶最小质量和最大弯曲频率作为两个优化目标,以复合材料的铺层角度、铺层厚度和铺层区域作为设计变量,以最大应变、桨尖最大位移和桨叶50%、75%和85%剖面处的扭转角作为约束,使用非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)对螺旋桨进行优化设计,得到了关于质量和频率的Pareto解集。转速为520 r/min的两叶桨的转频为8.76 Hz,穿越频率为17.33 Hz,根据频率在Pareto解集上选取远离这两个点的方案。通过制造与测试,得到的实物桨叶频率为12.29 Hz,距离两个共振点都较远,有效的避免了桨叶共振。      

基于稀疏核增量超限学习机的机载设备在线状态预测

为实现对机载设备工作状态的在线状态预测,提出了一种稀疏核增量超限学习机(ELM)算法。针对核在线学习中核矩阵膨胀问题,基于瞬时信息测量提出了一个融合构造与修剪策略的两步稀疏化方法。通过在构造阶段最小化字典冗余,在修剪阶段最大化字典元素的瞬时条件自信息量,选择一个具有固定记忆规模的稀疏字典。针对基于核的增量超限学习机核权重更新问题,提出改进的减样学习算法,其可以实现字典中任一个核函数删除后剩余核函数Gram矩阵的逆矩阵的前向递推更新。通过对某型飞机发动机的状态预测,在预测数据长度等于20的条件下,本文提出的算法将预测的整体平均误差率下降到2.18%,相比于3种流形的核超限学习机在线算法,预测精度分别提升了0.72%、0.14%和0.13%。     

基于竞争博弈的多目标可靠性优化设计方法

针对目标权重选取的主观性问题,提出基于竞争博弈进行多目标可靠性优化设计的方法。首先,将各设计目标视为不同的博弈方,通过随机设计变量集映射（RDVSM）技术,将优化模型中的随机设计变量集分解为各博弈方所拥有的策略集;然后,各博弈方以自身收益为目标,结合性能测量方法在各自的策略集中进行单目标可靠性优化设计,并由所有的优化设计结果形成一轮博弈的策略组合;经过多轮博弈之后得博弈均衡解。压力容器和齿轮减速器2个案例的分析表明,所提方法有效避免了目标权重的选择,设计结果具有较高客观性。      

基于分类特征的零件信息描述及工序图自动绘制方法

应用面向对象技术的设计思想提出了分类特征的轴向位置码层次式信息描述法。在此基础上,对特征进一步分析,总结出特征的绘图属性集,提出了基于特征的工序图设计方法     

故障检测的集员辨识方法

为了处理数学模型不精确已知系统的故障检测问题,给出了一种故障检测的集员辨识方法。与以往基于模型的故障检测方法相比,该方法不要求模型参数真实值的先验信息。仿真结果验证了该方法的快速性和有效性。     

光纤智能结构的传感网络敏感区域探测

实用的传感网络控制决策以及相应的控制系统保证了智能结构的使用可靠性,而传感网络敏感区域的确定影响到传感网络信号的有效性和传感网络覆盖位置的正确性.本文利用了与光纤智能结构匹配性较好的粗糙集理论粒度计算方法,对光纤智能结构的传感器网络敏感区域进行探测.在研究了机翼盒段光纤智能夹层传感网络后,得出了敏感区域分布和传感网络的覆盖位置,经过分析认为,此法可对光纤智能结构传感网络敏感区域进行探测并可以简省传感网络信号.     

基于贪婪算法的近空间平台区域覆盖优化设计

为了实现近空间多平台对任意区域的协同覆盖观测,提出了一种近空间区域性覆盖优化设计方法.该方法针对问题建立了NP-hard集合覆盖模型,应用随机贪婪算法设计并优化平台的位置参数以及采用的波位.随机贪婪方法从贪婪算法得到的一个解出发,随机移除一定比例的平台,再用贪婪策略加入若干个平台,改进了原始贪婪算法对优解空间搜索不足的缺点,因此提高了解的优度,同时也避免了应用遗传算法、蚁群算法等智能搜索算法在解决此类问题时对全部子集族庞大的存储和复杂的计算.利用STK(Satellite Tool Kit)卫星仿真软件对四川汶川地区的优化设计结果进行了仿真,仿真结果给出了在100%覆盖的情况下平台的各参数信息,验证了该优化设计方法的有效性和智能性,为近空间区域覆盖设计提供了有力参考.