二次约束优化方法在结构动力模型修正中的应用

将二次约束优化方法应用于结构动力模型修正问题中.该方法将模型修正问题转化为一个带二次约束的最优化问题.应用奇异值分解,给出了结构模型修正的数值方法,并进行了数值实验.通过与其他方法比较,本文提出的方法是有效的.     

复杂结构动态分析/试验/设计与计算仿真技术的进展与应用

本文对复杂结构动态分析／试验／设计技术近三十年来的进展,包括有限元建模与组合结构分析、动态特性测试、计算模型修正和振动控制,以及新兴的计算机仿真和计算模型精确度认证等新思想、新技术的进展,进行了综合评述,同时还给出这些新技术在运载火箭和航天器方面的工程应用实例。     

无控火箭多路时序控制点火系统研究

为适应新型增雨防雹火箭需要，在原单一电子延时点火机构的基础上进行了电路改进，设计了功耗小，电压低，可同时提供多个时序的电子延时装置，满足了多次点火要求，该装置已经过飞行前的各种地面试验的考核。     

MIMU/GPS/磁强计组合导航系统序贯抗差自适应滤波器设计

将磁强计应用于INS/GPS组合导航系统中,其提供的航向角信息可以有效抑制惯导系统的误差积累并提高航向角的可观测性,但磁强计应用中一个突出的问题在于,除了罗差之外,它仍然容易受到环境中各种异常磁场的干扰。为解决这一问题,本文采用残差检验对磁场干扰进行检测,然后提出一种基于序贯处理的抗差自适应滤波算法,对实现对滤波结果的修正。基于跑车实验的离线数据分析表明,该滤波算法能有效抑制磁场干扰的影响,且具有较好的敏感性和鲁棒性。     

某航空发动机机匣的动力学模型修正

利用动力学模型修正技术对某航空发动机机匣的有限元模型进行了修正.通过振动模态测试得到了实际机匣的模态数据用以作为有限元模型 修正的基准.利用频率对单元刚度的灵敏度分析选定了修正区域.在此基础上,应用1阶优化方法对机匣的有限元模型进行修正.研究结果表明:修正后机匣有限元模型的前10阶模态的计算值与实际测试的误差都在29%以内,可以应用在后续的发动机整机动力学分析等方面.      

一种基于颜色和边缘特征的Mean Shift目标跟踪算法

针对基于颜色特征的Mean Shift算法对动态变化环境适应能力差,容易丢失跟踪目标的问题,提出了一种颜色和边缘特征相结合的Mean Shift目标跟踪算法。该算法使用核直方图概率模型描述目标,通过权值的自适应变化来评估每个特征在跟踪场景中的可靠性,并依据权值提出一种选择性模板更新方法。实验结果表明,提出的算法不仅可以克服目标在跟踪过程中发生的模板变形,而且对目标的平移旋转以及光照变化都具有较好的鲁棒性。     

计及不确定性因素的结合面参数识别

结合面参数识别是复杂结构动力学建模的关键问题。由于连接结构的接触面的大小、摩擦系数，以及安装预应力等相关参数存在不确定性，本文提出把连接结构的接触刚度及接触阻尼作为随机分布参数处理，并使用基于响应面法的模型修正方法和分布代数方法进行识别，方法可行，便于实际工程应用。研究表明，连接结构参数具有正态分布或近似正态分布的特点；用线性有限元模型加上具有正态分布的接触刚度、接触阻尼模型可以描述真实结构的动态特性。     

基于序贯回归的小样本测试性验证试验方案

针对现有测试性验证试验方案难以实现较小样本量下满足置信水平要求的测试性评估问题,提出了基于序贯回归的小样本测试性验证试验方案。提出并证明了成败型试验序贯样本回归可行性假设;对序贯样本进行回归分析,实现了小样本下的测试性评估;建立了评估优化方案,实现了满足置信水平要求的测试性评估。实例验证表明:该方法可同时适用于有双方风险要求和置信水平要求的场合,且完所需样本量明显减少,在案例中平均减少了22.3%,最大减少了85%。      

An efficient aerodynamic shape optimization of blended wing body UAV using multi-fidelity models

This paper presents a novel optimization technique for an efficient multi-fidelity model building approach to reduce computational costs for handling aerodynamic shape optimization based on high-fidelity simulation models. The wing aerodynamic shape optimization problem is solved by dividing optimization into three steps—modeling 3D(high-fidelity) and 2D(lowfidelity) models, building global meta-models from prominent instead of all variables, and determining robust optimizing shape associated with tuning local meta-models. The adaptive robust design optimization aims to modify the shape optimization process. The sufficient infilling strategy—known as adaptive uniform infilling strategy—determines search space dimensions based on the last optimization results or initial point. Following this, 3D model simulations are used to tune local meta-models. Finally, the global optimization gradient-based method—Adaptive Filter Sequential Quadratic Programing(AFSQP) is utilized to search the neighborhood for a probable optimum point. The effectiveness of the proposed method is investigated by applying it, along with conventional optimization approach-based meta-models, to a Blended Wing Body(BWB) Unmanned Aerial Vehicle(UAV). The drag coefficient is defined as the objective function, which is subjected to minimum lift coefficient bounds and stability constraints. The simulation results indicate improvement in meta-model accuracy and reduction in computational time of the method introduced in this paper.     

基于扩展单故障策略的多故障诊断算法

目前存在的测试性分析和故障诊断工具基本都是基于单故障假设,这一假设已经不适用于拥有很多元器件的复杂系统或者在运行过程中很少或不具备维修机会的系统。针对这一问题,研究了有效的基于扩展单故障策略的多故障序贯测试算法。该算法以最优单故障策略为基础,通过应用附加测试来隔离隐藏故障;通过更新故障状态集,重新调用单故障策略来隔离冒充故障。以某型机载电子设备为例给出实例分析,验证了该算法隔离隐藏故障和冒充故障的有效性。