动力涡轮驱动的逆升压式空气循环制冷系统优化设计

基于典型飞行剖面分析计算,对目前电子设备吊舱所应用的各种环境控制系统进行了简要介绍,并分别分析了其优缺点.通过比较指出:动力涡轮驱动的逆升压式空气循环制冷系统是适用于电子设备吊舱冷却的有效方案之一.此系统在保证冷却涡轮处于设计工况的条件下,让部分冲压空气通过动力涡轮,因此,不会有非设计工况下冷却涡轮效率下降的问题,可以获得较大的制冷量.本文建立了该系统及各附件的数学模型,确定了系统设计计算方法,并分别以系统质量最小和性能系数最高为优化目标函数,提出了系统优化设计方法.     

无铰旋翼变截面盒型梁桨叶气弹动力学多目标优化

基于有限元法建立了无铰旋翼变截面盒型梁桨叶的挥舞/摆振气弹稳定性优化分析模型,提出了多目标、多约束条件下的灵敏度分析方法,采用遗传优化算法(Non-dominated sorting geneti calgorithm-NSGA-Ⅱ),实现了盒型梁桨叶气弹稳定性条件下多约束、多目标优化.最后完成了实例模型旋翼桨叶的优化与对比验证,结果表明,在气弹稳定性、自转惯量和振动固有频率等多约束条件下,实现自转惯量提高到原来的1.147倍,桨叶重量减少5.74%～8.6%,应力减少29.6%～30.1%的多目标优化,优化性能良好.      

基于样条曲线的机动弹头再入轨迹优化研究

使用三次样条函数拟合再入飞行器纵向运动轨迹,以样条曲线上的控制节点为优化参数,将再入轨迹优化问题转化为静态参数优化问题.最后以纵向平面内的最优轨迹为例,以终点速度最大和飞行时间最短为优化目标,采用基于Pareto定级排序遗传算法求解了在末端状态受约束的最优再入轨迹问题,验证了该方法的有效性.     

Using high-energy proton fluence to improve risk prediction for consequences of solar particle events

The potential for exposure to large solar particle events (SPEs) with high energy levels is a major concern during interplanetary transfer and extra-vehicular activities (EVAs) on the lunar and Mars surface. Previously, we have used data from the last 5 solar cycles to estimate percentiles of dose to a typical blood-forming organ (BFO) for a hypothetical astronaut in a nominally shielded spacecraft during a 120-d lunar mission. As part of this process, we made use of complete energy spectra for 34 large historical SPEs to calculate what the BFO mGy-Eq dose would have been in the above lunar scenario for each SPE. From these calculated doses, we then developed a prediction model for BFO dose based solely on an assumed value of integrated fluence above 30 MeV (Φ₃₀) for an otherwise unspecified future SPE. In this study, we reasoned that since BFO dose is determined more by protons with higher energies than by those with lower energies, more accurate BFO dose prediction models could be developed using integrated fluence above 60 (Φ₆₀) and above 100 MeV (Φ₁₀₀) as predictors instead of Φ₃₀. However to calculate the unconditional probability of a BFO dose exceeding a pre-specified limit (“BFO dose risk”), one must also take into account the distribution of the predictor (Φ_30,Φ₆₀, or Φ₁₀₀), as estimated from historical SPEs. But Φ₆₀ and Φ₁₀₀ have more variability, and less available historical information on which to estimate their distributions over many SPE occurrences, than does Φ₃₀. Therefore, when estimating BFO dose risk there is a tradeoff between increased BFO dose prediction at a given energy threshold and decreased accuracy of models for describing the distribution of that threshold over future SPEs as the threshold increases. Even when taking the second of these two factors into account, we still arrived at the conclusion that overall prediction improves as the energy level threshold increases from 30 to 60 to 100 MeV. These results can be applied to the development of approaches to improve radiation protection of astronauts and the optimization of mission planning for future space missions.     

空间非合作目标的相对导航粒子滤波算法

针对激光交会雷达作为在空间交会对接过程中的相对导航敏感器,研究了未来特殊背景下,非合作目标航天器对雷达信号发射干扰的情况下的相对导航滤波算法.针对高维模型计算量大的特点对传统粒子滤波算法进行了改进,并与扩展卡尔曼滤波器进行了仿真比较,仿真结果表明改进后的粒子滤波器的滤波效果远远优于扩展卡尔曼滤波器,且计算量优于传统粒子滤波.     

基于MSDM方法的粒子-固壁侵蚀效应研究

为研究导弹发射过程中发动机喷出的高温高速粒子对发射装置壁面的冲刷和侵蚀作用,利用MSDM(微尺度动力学模型)方法,建立了粒子对固壁材料的冲刷侵蚀模型,对粒子入射速度、入射角度、粒子尺寸及固壁材料特性等影响侵蚀效应的因素进行了研究,获得了粒子入射条件、固壁材料特性与侵蚀效应的相互关系.用MSDM方法将粒子和固壁离散为具有一定连接关系的微团质点,并利用材料属性和牛顿运动关系确定了微团间的相互作用和运动过程.研究表明,该方法在分析粒子-材料侵蚀方面具有一定效果.     

并行遗传算法在机载宽频带天线罩设计中的应用研究

用评估函数法构造了适用于遗传算法求解的复合材料结构多目标优化问题的等价表达形式,给出了离散变量与连续变量混合优化问题解的染色体表示。研究了粗粒并行遗传算法和细粒并行遗传算法在本类问题中应用的优劣。给出的数值实验表明:粗粒并行遗传算法对天线罩等复合材料结构的优化设计具有更好的适应性和鲁棒性。具有很好的应用前景。     

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

基于粒子群算法的翼型优化设计

采用粒子群算法（PSO）对层流翼型进行了以提高升阻比为目标的优化设计。翼型的设计达到了设计要求,优化设计后的翼型气动特性也有显著地改善,这表明了粒子群算法应用于翼型气动优化设计的可行性。在优化设计的过程中,粒子采用递减惯性权重,以加强粒子初期的全局搜索能力与后期的局部搜索能力。翼型由解析函数线性叠加法表示,目标函数和粒子的适应度由基于二维欧拉方程的流场数值解来提供。