基于流形结构重建的多目标气动优化算法

在多目标优化中,Pareto解集是一个分段连续的k维流形,这一规律被传统进化算法所忽略。本文提出了一种基于流形结构重建的多目标优化算法,首先利用流形结构重建方法完成解集分布从目标空间到设计空间的映射,建立解集的概率分布,并在目标空间中扩展流形结构,从而借助解集在目标空间的推进来指导优化算法的快速演化。数值算例表明本文算法对于具有不同特征的Pareto前沿具有很好的适应性,能够极大提高算法的收敛效率。多目标气动优化算例验证,本文算法相比于常规多目标进化算法能够减少约80%的计算量,极大程度缩短了气动设计的周期。     

某型飞机前起落架收放载荷当量化研究

飞机起落架的收放大部分是在飞机飞行时进行的,起落架主要承受着飞行时的气动载荷、质量力和惯性载荷,这些载荷的大小或方向随着飞机的飞行速度和起落架的收放不断发生变化。在地面进行起落架收放系统可靠性试验时,为真实反映起落架收放时的收放载荷,施加多大的收放载荷以及如何施加收放载荷成为起落架收放系统可靠性试验中的关键技术。本文对某型飞机起落架收放载荷进行了研究,提出了起落架收放载荷当量化处理的一种方法,并采用动力学软件对当量化结果进行了模拟分析,分析结果与飞行实测结果十分吻合,而且该当量化方法简易可行,便于在起落架收放系统可靠性试验中施加载荷。     

三浮陀螺伺服测试误差系数估计方法

为了更好地解决工程实际中三浮陀螺极轴伺服测试时误差系数估计问题,采用了Kalman滤波和递推最小二乘的方法.试验结果证明,Kalman滤波方法能够有效地估计出极轴伺服测试时的陀螺误差系数.用统计检验的方法分析了该模型以及各系数的显著性,结果显示对Dvz和Dzz的估计是显著的.     

命中精度Bayes推断中基于P值的验前可信度建模

在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上,给出了给定散布参数（方差）的P值计算模型,构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型,给出了验前P值与验前可信度的定义,并对其变动情况进行了阐述,给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析,分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05,0.2,0.4区分的数据区间,给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见,验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较,相对现有的仅对验前可信度的定性说明,基于P值的验前可信度建模与计算,不仅能完成验前可信度的量化计算,而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验.      

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

基于纵向滤波的星敏感器低频误差在线估计

多敏感器数据融合是获得更高精度姿态测量的有效方法,敏感器数据融合前必须先修正低频误差。首先,介绍了星敏感器低频误差（LFE）的产生机理及对其在线估计的必要性。其次,针对传统算法的不足,提出了基于纵向滤波的低频误差在线估计算法,该算法将传统低频误差估计问题转化为若干个常值误差估计问题,提高了估计精度。最后,给出了该算法具体实施方式,说明相关参数物理意义及选取原则。通过理论分析及仿真,算法误差可忽略不计。通过在轨数据仿真,星敏感器轨道周期低频误差可被消除。     

民用航空发动机引气系统部件寿命建模

针对飞机维修工作中发动机引气系统故障率较高问题,以寿命数据分析为基础,运用威布尔分布模型定量评估航空发动机部件可靠性,建立了民用航空发动机引气系统部件可靠性寿命模型。以V2500发动机引气系统为例,收集了该系统的可靠性数据,分析了部件的非计划拆换情况。在数据计算过程中采用3参数威布尔分布模型对引气系统部件的寿命数据进行拟合。假设检验结果表明,在对部件进行寿命可靠性分析时,运用威布尔分布建立的数学模型符合客观规律,且能够取得良好的拟合效果。依据计算出的部件可靠性特征量对部件的可靠性状况进行定量评估,结果表明:在评估复杂机械电子系统的可靠性时,威布尔分布模型具有较大应用价值。     

基于Kriging模型梯度解析解的改进一次二阶矩方法

改进一次二阶矩（AFOSM）法是一种基于功能函数梯度的结构可靠性分析方法,鉴于其对隐式函数的梯度较难求解,提出了一种基于Kriging模型梯度解析解的AFOSM方法,利用Kriging代理模型的解析表达式推导得到功能函数对输入变量的梯度解析解,为AFOSM中设计点的确定提供高精度的梯度信息。通过Kriging与AFOSM的结合,很好地解决了基于有限元模型的隐式情况下梯度计算量相当大、可靠性分析难的问题。数值与工程算例验证了所提Kriging梯度解析解的较高精确性,同时验证了所提基于Kriging解析解的AFOSM结构可靠性分析方法的正确性与较高精度。     

基于mSDTFT的无速度传感器异步电机转速估计

采用Teager-Kaiser能量算子对定子电流进行解调,有效消除了基频频谱泄露对提取转子速度谐波的影响,然后分析了SDTFT对转速估计精度的影响,在此基础上提出一种新的mSDTFT频谱分析方法估计转速。该方法有效降低了计算开销,特别是可以只针对某些需要的谱线进行计算,提高了谱分析的灵活性和高效性。试验结果表明,所提方法在不同负载条件下能够有效提取转子速度谐波,且具有较高的转速估计精度。     

基于离散反电动势估计的永磁同步电机无速度传感器控制

针对高速永磁同步电机(PMSM)的无速度传感器控制问题,提出了一种基于离散反电动势估计的PMSM无速度传感器控制策略。实施离散反电动势估计的设计有三点:首先,设计了离散dq电流观测器以消除反电动势估计中的电感交叉耦合效应;然后,设计了延迟补偿模型以补偿数模转换引起的电压误差,同时设计了较为精确的离散模型,以克服由数字实现导致的估计反电动势和实际反电动势之间的偏差;最后,开展了高速PMSM驱动试验,试验结果验证了所提出的高速PMSM无速度传感器控制方案的性能。