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。     

航空发动机离心式喷嘴宏观喷雾特性

为探究航空发动机离心式喷嘴的喷雾宏观特性,通过将该喷嘴在高温高压定容弹中进行喷雾过程的实验,并结合阴影法与纹影法进行光学测量.首先以水作为射流工质,观察不同喷射压力下水进入大气环境中的雾化角变化,发现喷嘴结构对雾化角有着重要影响,最大雾化角与喷嘴出口的导流结构夹角相等.其次以正癸烷作为工质,通过不同环境压力和温度下的多...     

基于 LSTM的飞控系统状态监控

监测飞控系统状态参数是保证无人机飞行安全的重要手段。针对无人机飞控系统的组成特点和飞行控制律,设计并构建了基于长短期记忆网络(Long Short Term Memory Network,LSTM)的飞控系统状态监控模型。首先,利用无人机历史飞参数据训练模型,建立输入飞参数据与状态参数的回归映射关系;然后,利用训练好的网络模型,实时预测飞控系统的状态参数,通过对比实测值与预测值之间的差异,实现飞控系统的状态监控。选取无人机飞参数据进行实验,基于 LSTM的算法比反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)预测精度高,MSE平均值分别低 0.01和 0.26,MAE平均值分别低 0.05和 0.12。结果表明,所提出的方法能够有效监控飞控系统,为无人机飞行管理决策提供数据支持。     

几何尺寸约束的超燃冲压发动机推力喷管设计

针对机体/推进系统一体化要求,提出了一种几何尺寸约束的超燃冲压发动机推力喷管设计方法,以实现在满足几何约束条件下优化喷管的气动性能。采用数值模拟对提出的设计方法展开了研究,在此过程中,首先校核了数值方法有效性并确定了网格分辨率。进一步就喷管设计过程中2个关键设计因子——比例因子和非对称因子开展了影响研究。最后为验证本文提出的设计方法的有效性和优越性,将其与典型截短设计方法进行对比分析。结果表明,相比截短方法,本文提出的设计方法不仅能够获得满足几何约束的喷管,同时可使喷管推力系数、升力和俯仰力矩分别提升33.36%、265.75%和37.21%。此外,本文提出的设计方法还可以通过调整设计因子来获得不同气动性能的喷管,进而满足应用过程中的实际需求。     

战斗机电子战系统架构总体设计

战斗机电子战系统提供的态势感知、无源攻击引导、电子对抗和主动隐身等作战能力可以极大提升飞机的生存力和杀伤力。为满足电子战系统越来越高的新质作战能力要求、作战对象快速能力提升、贴近实战的作战样式和作战环境不断变化带来的新要求、适应不同战斗机平台及航电任务系统要求等需求,追求高质量和敏捷开发模式,电子战系统架构必须精心设计。采用系统工程方法,按照能力视图、作战视图、系统视图和技术视图对需求和技术进行了迭代研究,基于灵活数字处理算法支持不同战法、全域综合共用、以快应变和以柔制变等顶层设计思想,从全数字化处理、综合化、可扩展和开放式等多个视角论证了电子战系统架构设计需求,并给出了核心设计要点和方案。战斗机电子战系统架构在大量实践中得到验证,效果良好,能够满足作战使用需求,对下一代战斗机电子系统的研究具有借鉴意义。     

面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法

为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。     

机器学习在流动控制领域的应用及发展趋势

流动控制作为流体力学中的重要跨学科领域,一直是科学研究和工程应用关注的焦点之一。由于流动系统具有强非线性等复杂特征,对流动的控制尤其是闭环控制,一直颇富挑战性。近年来机器学习的迅速发展为许多学科带来了新的方法、新的视角和新的观点,对于流动控制领域亦是如此。通过回顾现阶段三类基于机器学习的流动控制方法,为主动流动控制领域的研究者展示机器学习在流动控制中应用的整体概况,进而勾勒出本领域的发展趋势。     

湍流数据同化技术及应用

近年来数据同化（DA）被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法（PIV）、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波（EnKF）、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes （RANS）模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分（4DVar）等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。     

复杂电磁环境下频谱智能管控技术探讨

作为国土空间的重要组成,电磁频谱空间呈现出环境错综复杂、目标类型多样、用频行为多变等新挑战,导致频谱安全问题日益严峻。面向复杂电磁环境下频谱秩序安全、频谱对抗安全和频谱共享安全等需求,基于人工智能的频谱管控成为电磁频谱领域的重要研究方向,存在着具有挑战性的基础理论问题和关键技术难题。首先,调研了复杂电磁环境下频谱智能管控的国家战略需求,然后,提炼了智能频谱管控的科学意义与技术挑战,进一步从频谱管控模型机理、频谱态势感知、频谱行为推理、频谱安全决策和频谱管控应用系统等5个方面梳理国内外研究现状,并分析了相关发展动态及研究趋势。     

可靠性假设检验

本文提出一种对母体百分位值和百分率(或可靠度)进行假设检验的方法。该方法适用于三参数威布尔分布、极值分布以及其他常用连续分布,而且便于工程应用。