求解约束优化的一种混合遗传算法

对于一类约束优化问题 ,基于罚函数和单纯形方法 ,本文提出了一种混合遗传算法 ,数值算例表明该算法是有效的     

双向扩张型孔射流角度对气膜冷却特性影响的实验

设计了气膜冷却实验台,测量了单排7个气膜孔的平均换热系数和冷却效率.气膜孔倾角为20°,45°和90°,孔间距P/d=3.动量比变化范围为1～4.重点研究主流零压力梯度下动量比和孔倾角对换热系数比和冷却效率影响.结果表明,动量比的增加使换热系数比和冷却效率都增加,随着倾角增加,动量比对冷却效率的影响减弱;倾角对换热系数比的影响非常复杂,倾角的增加使冷却效率减小.倾角20°的冷却效率明显高于倾角45°和90°的冷却效率.      

基于蒙特卡罗法的航空发动机空气系统稳态算法优化

针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network（MC-FN）。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。     

空中声源水下声场的简正波建模方法

空水界面声信号传播特性是水下检测空中声源首先要研究的问题,文中讨论了空中声源在水下产生声场的简正波模型,仿真分析了空中声源的水下声场,比较了简正波方法与射线方法、快速场方法对空中声源在水下产生的声场传播损失。结论表明简正波方法适用于远场传播损失。     

结合Kriging模型U权重学习函数结构可靠性研究

Kriging模型的U学习函数(Learning Function U)是将模型预测符号容易产生错误的样本点加入设计并拟合模型,但是样本点在非重要区域的过多抽样会导致模型的收敛速度偏慢。为提高可靠性的计算效率,通过对样本点赋予不同的权值,提出U权重学习函数(Weight Learning Function U,WU)。学习函数选择的样本点接近极限状态曲面,有效减少功能函数的调用次数,加快Kriging模型的收敛过程,提高可靠性计算效率。算例表明WU函数相比其他方法在Kriging模型建立过程中所需样本点少,收敛速度快,计算效率高,在功能函数复杂或为隐式的工程问题中具有较高的实用价值。     

飞机最快上升转弯轨迹的计算

70年代初,Miele A等人提出SGRA方法用于优化飞行轨迹计算。但方法存在时间加权系数难于确定、长时间的飞行轨迹计算积分精度不易控制及要计算数字微分等不足。对此提出一改进梯度方法,并计算了某型战斗机从亚音速三维转弯升高到超音速的最短时间飞行轨迹。结果表明,本方法稳定有效,为解决飞机最快机动轨迹的优,乜提供了一种行之有效的手段。     

基于有限元仿真的航空整体结构件变形校正

针对航空整体结构件变形复杂、校正效果难以定量预测的工程问题,基于有限元仿真技术,综合研究加工变形—校正过程,对航空整体结构件的变形校正有限元建模、校正过程数值模拟、校正参数确定、校正载荷施加形式及校正残余应力等关键技术进行了研究,并运用上述技术对某航空铝合金材料整体结构件进行了变形校正有限元数值模拟.结果表明,综合研究加工变形—校正过程,提取变形有限元模型作为初始校正模型,进行有限元加载—卸载分析,可很好地模拟校正过程,并获得实际需要的校正参数.      

BP神经网络理论在模型修正的应用

神经网络由于其本身具有的优越性,已广泛应用于各个领域中的分类、联想问题。将神经网络理论用于对利用有限元分析方法得到的系统模型进行修正,从计算结果看,该方法收敛速度快且收敛到全局最优解。