电火花加工计算机辅助工艺过程设计系统

介绍电火花计算机辅助工艺过程设计系统（ＣＡＰＰＳ），用于为一个给定目标选择最佳操作。同时，还考虑了其它的会影响ＥＤＭ加工过程的加工方法（如铣削等）。系统的输入信息是在已有的ＣＡＤ信息的基础上产生的基于ＣＡＰＰ特征的工件描述。每个特征类对应于一个特定的一般工艺规程，并由系统对其进行评价，然后基于最低成本的原则，计算出最优工艺规程。同时还介绍了一种计算工时的通用方法。     

由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展

随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展，昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展，可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出，呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为，具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系，以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵；论述了类脑导航技术研究进展，包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航；分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势；最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。     

改进PointNetLK的点云智能配准与位姿图优化方法

针对空间在轨服务任务中的非合作目标相对位姿测量问题,提出一种目标可测部位点云的智能配准方法。首先,通过Straight Through滤波算法对半物理仿真平台采集得到的点云进行目标提取,以消除背景数据等杂乱信息;其次,改进PointNetLK神经网络点云配准算法,将提取后的点云数据作为输入,从而获得初步配准结果,解决非合作目标先验信息缺失导致的无法配准问题;最后,建立基于位姿图的优化模型,以降低配准误差,提高配准精度。实验结果表明,与传统迭代最近点(ICP)算法相比,配准综合误差从6.3598降低到1.7291,精度提高约 72.81% 单次耗时从33.16 s降低到4.2 s,效率提升约87.33%,与当前SM ICP等其他算法相比,也具有一定的优势。     

基于高效数值方法的一种高超声速飞行器外形气动力/热综合优化设计研究

基于所发展的高效气动力/热快速预测方法,建立了适用于高超声速飞行器的综合考虑气动力与气动热特性的外形优化设计技术,并在一种高超声速飞行器外形设计中应用,通过优化设计改变了初始外形纵向静不稳定特性,优化后外形实现了纵向静稳定、大攻角自配平和非驻点表面最大热流下降的设计目标。所发展的方法为适应气动外形快速选型设计需求提供了有效的途径。     

基于左手材料的翼面隐身结构设计及优化

翼面隐身结构能同时满足飞行器机翼气动、结构和隐身的要求,但在空间有限的机翼中应用时,由于结构特点使其隐身效果受到限制。为了解决该问题,在传统隐身结构中加入左手材料(LHM)进行改进。首先选取一种典型的LHM,从隐身设计角度出发,利用其雷达散射截面(RCS)计算不同入射角度下的后向吸收率,对其电磁特性进行研究。然后根据LHM的电磁特性,将其应用于翼面隐身结构,在相同的RCS减缩效果下,应用LHM可有效降低隐身结构体积。最后,为了进一步提高隐身效果,提出一种夹芯型LHM翼面隐身结构,并对该隐身结构中的结构参数利用代理模型进行优化。研究结果表明,相较金属翼面段RCS降低了15dB以上,较相同结构的翼面隐身结构RCS降低了10dB以上。     

A strategic flight conflict avoidance approach based on a memetic algorithm

Conflict avoidance （CA） plays a crucial role in guaranteeing the airspace safety. The cur- rent approaches, mostly focusing on a short-term situation which eliminates conflicts via local adjust- ment, cannot provide a global solution. Recently, long-term conflict avoidance approaches, which are proposed to provide solutions via strategically planning traffic flow from a global view, have attracted more attentions. With consideration of the situation in China, there are thousands of flights per day and the air route network is large and complex, which makes the long-term problem to be a large-scale combinatorial optimization problem with complex constraints. To minimize the risk of premature convergence being faced by current approaches and obtain higher quality solutions, in this work, we present an effective strategic framework based on a memetic algorithm （MA）, which can markedly improve search capability via a combination of population-based global search and local improve- ments made by individuals. In addition, a specially designed local search operator and an adaptive local search frequency strategy are proposed to improve the solution quality. Furthermore, a fast genetic algorithm （GA） is presented as the global optimization method. Empirical studies using real traffic data of the Chinese air route network and daily flight plans show that our approach outper- formed the existing approaches including the GA .based approach and the cooperative coevolution based approach as well as some well-known memetic algorithm based approaches.     

Aeroelastic two-level optimization for preliminary design of wing structures considering robust constraints

An aeroelastic two-level optimization methodology for preliminary design of wing struc- tures is presented, in which the parameters for structural layout and sizes are taken as design vari- ables in the first-level optimization, and robust constraints in conjunction with conventional aeroelastic constraints are considered in the second-level optimization. A low-order panel method is used for aerodynamic analysis in the first-level optimization, and a high-order panel method is employed in the second-level optimization. It is concluded that the design of the abovementioned structural parameters of a wing can be improved using the present method with high efficiency. An improvement is seen in aeroelastic performance of the wing obtained with the present method when compared to the initial wing. Since these optimized structures are obtained after consideration of aerodynamic and structural uncertainties, they are well suited to encounter these uncertainties when they occur in reality.     

基于自适应粒子滤波的涡扇发动机故障诊断

针对涡扇发动机非线性、非高斯的特点,提出了一种自适应的粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件突变故障的诊断.为了减小算法的计算量并且保证滤波精度,分析了滤波精度和样本数目的关系,提出根据滤波过程中状态的方差自适应地调整粒子数,在保证一定的滤波精度下可以有效地减少滤波过程中使用的粒子数,提高了算法的实时性.同时,引入扩展卡尔曼滤波(EKF)用于更新粒子,产生重要概率密度函数,在一定程度上避免了粒子的退化.通过某型涡扇发动机的仿真分析表明:改进的算法相比标准粒子滤波算法用于涡扇发动机气路部件故障诊断时,参数估计的方均根误差减小了50%左右,且算法的计算量减小了30%.     

转子-支承耦合结构的模型修正研究

在转子-支承耦合结构的动力学分析过程中,结构模态参数计算结果与实验测试结果往往存在较大差异。针对此问题,应用优化算法对结构动力学模型进行修正,使计算模型能更准确地反映结构特性。建立由梁单元、盘单元、弹性支承单元组成的结构动力学有限元模型;选择优化目标函数、设计参数,并对各参数进行灵敏度分析。应用粒子群算法对选取的设计参数进行优化,得到最优模型。利用转子-滚动轴承实验器进行验证,结果表明,方法能够有效地实现转子-支承耦合结构的动力学模型修正,修正后模型更接近实际结构。     

大尺寸复合材料RTM波纹梁设计优化

为了对使用Resin Transfer Molding(RTM)工艺制造的大尺寸复合材料波纹梁进行结构减重设计优化,运用CATIA软件复合材料设计模块对大尺寸波纹梁进行多厚度分区设计,并编制FORTRAN软件二次开发程序对波纹梁铺层角度和顺序进行优化,进行静强度计算,设计并进行波纹梁剪切试验,制造的波纹梁在某型飞机上成功应用并取得了明显的减重效果。