基于二进制粒子群算法的战时航空网络规划研究

领空作为国家资源的一部分,其使用、调配关系到国家的安全与发展,在战时,将更多的空中资源调配给军航使用,有利于保障军事行动的顺利进行。基于此,提出一种基于二进制粒子群算法(BPSO)的战时航空网络规划方法。首先,对航空网络建模,收集航班数据;其次,建立航空网络性能评价体系;然后,以使用尽可能少的民航机场维持预期网络性能为目标,以作战意图和战场环境为约束条件,通过BPSO 算法进行求解;最后,进行仿真分析。结果表明:该方法能够结合作战意图、反映战场环境、合理调配航空资源,为战时航空管制工作提供决策依据。     

空气辅助喷射闪急沸腾喷雾特性试验

在定容弹内利用高速相机和相位多普勒粒子分析仪（PDPA）研究了环境压力和燃油温度对空气辅助喷射系统喷雾特性的影响。试验环境压力的变化范围为0.01MPa到0.1MPa,燃油温度的变化范围为25℃到100℃。试验结果表明:随着环境压力的减小,燃油喷雾逐渐从冷态过渡到闪急沸腾状态,在喷嘴出口处喷雾气泡急剧增加。当环境压力小于0.02MPa时,喷雾处于闪急沸腾状态,液滴速度增加,粒径减小,在喷雾近端出现喷雾膨胀现象;随着燃油温度的上升,液滴表面张力减小,液滴易于破碎。当燃油温度达到100℃时,喷雾处于闪急沸腾状态,喷雾远端出现喷雾膨胀现象。      

航空发动机吞砂试验标准砂与典型沙粒形貌对比分析

航空发动机工作时吸入沙粒会对发动机造成伤害。针对军标中未规定吞砂试验用砂粒的形貌特征问题,提出砂粒形貌特征的统计表述方法——数字图像获取、砂粒圆度(砂粒图片实际面积与其外接圆面积之比)分析、标尺对比与观察统计、振动转换与跟踪、统计指标比较,选取中国南海(海南)、东海(厦门)、腾格里沙漠和塔克拉玛干沙漠等典型地区的沙粒与美国标准砂的形貌特征进行了对比分析。试验表明:利用标准砂进行航空发动机吞砂试验时发动机的损伤最严重,即按照军标要求采用标准砂进行吞砂试验能够保证发动机具有足够的安全裕度。     

基于混合粒子群算法的上升段交会弹道快速优化设计

基于梯度搜索的高效性和粒子群搜索的随机性,提出了一种混合粒子群算法,并应用该算法研究了运载火箭上升段交会弹道快速优化设计问题.以运载火箭与目标飞行器在交会时刻的距离最小为目标函数,设计了运载火箭飞行程序,建立了运载火箭上升段交会弹道优化模型,同时分别采用混合粒子群算法、遗传算法和粒子群算法进行求解.仿真结果表明:基于本文算法对运载火箭上升段交会弹道进行优化设计,平均交会位置误差为4.137m,较遗传算法减少了17.940m,平均优化耗时488.922s,较粒子群算法缩短了2342.125s.混合粒子群算法搜索速度较快,收敛精度较高,可用于运载火箭上升段交会弹道的快速优化设计.      

基于Kriging模型的轴承结构参数优化设计方法

轴承的生热率与轴承的使用寿命密切相关,为了减小轴承的生热率,以滚动轴承拟静力学分析和滚道控制理论为基础,求得轴承运转过程中的相关参数,进而得到轴承生热率.将轴承最小生热率为目标函数,通过Kriging模型和粒子群优化算法相结合的方式进行了轴承结构参数优化.对NSK 7016A5轴承的研究结果表明:轴承结构参数优化后,轴承整体和轴承内外圈生热率均变小.Kriging模型和粒子群优化算法相结合的轴承结构参数优化方法取得了良好的设计效果,并且提高了轴承的设计效率.      

基于CPSO的UAV编队集结路径规划

针对多无人机编队集结路径规划问题,提出了具有合作机制的分布式协同粒子群(CPSO)算法。为了满足无人机运动学约束,采用曲率连续的PH曲线作为备选路径。基于协同进化思想提出CPSO算法,为每架无人机规划出一条满足机间协同约束的最优安全可飞行路径。仿真结果表明,规划得到的多条路径能够满足无人机运动学约束、安全性及无人机之间的协同性要求;相比于协同进化遗传算法,CPSO算法搜索成功率更高,稳定性更好。     

基于IPSO Elman神经网络的航空发动机故障诊断

为提高航空发动机故障诊断的精度,提出改进粒子群优化的Elman神经网络对航空发动机故障诊断的方法。利用MIV(平均影响值)对神经网络的输入端自变量进行筛选,降低输入维度;采用改进粒子群优化算法对Elman神经网络的权值和阀值进行优化,并对优化的神经网络进行训练;用训练好的神经网络对航空发动机故障进行诊断并与常规的BP（back propagation）、Elman神经网络、GM（1,n）、SVM (support vector machines)进行对比。仿真结果表明:IPSO Elman(improved particle swarm optimization Elman neural network)神经网络的诊断误差在不同数量训练样本时都小于其他方法,并且在参选故障诊断的性能参数不同时,其诊断误差相近,展现出较强的适应能力。      

新概念机翼尾流特性实验

大型飞机常采用开启襟翼以增大机翼升力系数,实现较大迎角的起飞和降落,而机翼在大迎角状态下,翼尖会产生能量集中且自由消散时间长的飞机尾涡,严重影响后续起降飞机的安全。基于Rayleigh-Ludwieg不稳定性,提出一种新概念飞机襟翼布局,通过水槽实验发现:新概念布局的襟翼对翼尖涡的消散具有明显的促进作用,不同参数组合下襟翼涡对翼尖涡的运动特性和能量变化的影响均有不同。实验结果也为飞机尾流控制的研究提供了参考,在满足飞行力学设计的基础上,合理运用增升装置构建四涡系统可以有效促进飞机尾流的消散,提高机场飞机起降效率。     

基于粒子群算法-最小二乘支持向量机算法的磁化曲线拟合

磁化曲线是强非线性函数,提高磁化曲线的拟合精度对含有铁磁材料的电气设备建模准确性至关重要。提出了一种基于粒子群算法-最小二乘支持向量机(PSOLSSVM)算法的磁化曲线拟合方法。该方法用粒子群优化算法解决了最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的选择问题。仿真结果显示PSOLSSVM算法能获得最优的LSSVM参数,且采用PSOLSSVM算法拟合的磁化曲线与实际测量的磁化曲线基本无偏差,拟合精度较高。     

基于模拟退火粒子群算法的波浪发电系统最大功率跟踪控制

波浪发电系统最大功率点跟踪控制中,传统粒子群算法存在早熟收敛和局部搜索能力不足问题,为此提出基于模拟退火算法的粒子群优化方案。该算法每次更新粒子的速度和位置时,通过比较当前温度下各个粒子的适配值与随机数的大小,从所有粒子中确定全局最优解的替代值,从而使粒子群算法在发生早熟收敛时能够跳出局部最优并快速找到全局最优解。仿真结果表明,与传统粒子群优化算法相比,模拟退火粒子群算法可有效避免波浪发电系统陷入局部最大功率点,并快速实现全局最大功率跟踪,提高了波浪能捕获率。