基于N-S方程的旋翼翼型优化设计方法

将N—S方程流场分析程序和序列二次规划结合起来，提出了一种工程实用的直升机旋翼翼型设计方法，以提高旋翼翼型在悬停、前飞和机动等多个设计点及在多种约束条件下的气动性能。由N—S方程计算得到的升力、阻力等气动参数构成目标函数，应用数值优化程序对其进行最优化。计算实例表明：本方法设计质量高，所需机时少，易于实施，有较大的工程应用价值。     

Interactive Multi-objective Optimization Design for the Pylon Structure of an Airplane

The pylon structure of an airplane is very complex, and its high-fidelity analysis is quite time-consuming. If posterior preference optimization algorithm is used to solve this problem, the huge time consumption will be unacceptable in engineering practice due to the large amount of evaluation needed for the algorithm. So, a new interactive optimization algorithm-interactive multi-objective particle swarm optimization （IMOPSO） is presented. IMOPSO is efficient, simple and operable. The decision-maker can expediently determine the accurate preference in IMOPSO. IMOPSO is used to perform the pylon structure optimization design of an airplane, and a satisfactory design is achieved after only 12 generations of IMOPSO evolutions. Compared with original design, the maximum displacement of the satisfactory design is reduced, and the mass of the satisfactory design is decreased for 22%.     

基于稳定性优化对翼面结构设计带来的思考

通过构建简单模型来揭示飞行器翼面复杂结构中存在值得探讨的专题，是本文要研究的内容。以结构稳定性条件作为切入点，利用多格薄壁盒作为简化模型来模拟翼面结构的主要承力部分，巧妙地降低了问题的复杂性。其图形曲线特征表明：该优化问题的目标函数非凸不连续，而且还具有多个局部最优解；进一步的计算指出：无论是替换材料，还是增减载荷大小，或者改变几何参数的尺寸，此模型的最优结构拓扑形式均要发生变化。从本文所做的工作可以推知：无论从学术研究角度，还是工程应用方面，基于稳定性约束的翼面结构优化设计均是一个值得研究的专题。     

无人机气动特性改进及风洞试验研究

为延长某无人机的留空时间，加大航程和提高升限，用适当加大机翼展弦比和加装翼尖小翼的办法对原型机的气动特性进行了改进，以期能使该无人机的升阻比有较大提高。在工程估算的基础上，对改进后的气动特性和几十种翼尖小翼的组合方案进行了风洞试验研究和优化分析，得出了可供该无人机使用的气动特性改进的最佳方案。风洞试验结果表明：和原型机相比，改型机的最大升阻比可提高20．6％。     

船舶齿轮箱振动测试分析及优化研究

齿轮箱是船舶动力传动系统的主要振源之一，为了研究船舶齿轮箱振动性能及优化措施，进而实现船舶的低噪声化，以本单位自主研发的船用齿轮箱为例，通过台架试验和振动频谱分析结合的方法分析齿轮箱振动的主要影响因素，对振动性能关键影响因素进行优化改进。本文结合振动频谱分析结果对齿轮箱从齿轮修形设计和液压供油系统改进两个方面进行了优化，并对采取优化措施后的齿轮箱进行振动试验验证和振动频谱分析。结果表明：齿轮修形和液压供油系统改进两项优化措施可以切实有效的改善齿轮箱的振动性能。在文中的齿轮箱案例中，齿轮修形后齿轮啮合频率处振动峰值下降40.2%，总振级下降1.85dB，进一步采取液压供油系统改进措施后，齿轮箱总振级下降9.99dB。齿轮修形和液压供油系统改进对船用齿轮箱振动性能提升具有工程应用价值。     

一种基于移动辅助节点的单兵导航系统协同初始化算法

惯性导航系统凭借其自主性强、隐蔽性好、可靠性高的优势,在单兵作战、反恐救援中发挥越来越重要的作用。针对单兵惯性导航系统精度较低,在长期工作后精度下降严重,需要重新初始化的问题,以单兵与无人平台的协同作业为背景,提出了一种基于移动式辅助节点的单兵导航系统协同快速初始化方法。该方法以目标节点的角增量、位移增量信息与测距信息作为输入,采用粒子滤波技术对单兵导航系统的位置和航向进行协同估计。试验表明,该算法最少仅需1个辅助节点即可实现较好的单兵惯导系统位置和航向初始化。     

一种基于Hopfield神经网络的TF／TA航迹规划算法

提出一种基于Hopfield神经网络的无人机地形跟随(TF)/地形回避(TA)迹规划方法.该方法将地研信息反映到算法参数连接权中,利用扩展的Hopfield模型结合无人机约束实现航迹安全、合理的规划.仿真实验证明该方法能获得满意的TF/TA航迹.     

MAV气动外形优化设计

针对微型飞行器的特点,抽象出其气动模型和飞行性能模型。采用单学科优化和多学科优化相结合的方法对常规气动布局进行了气动外形优化,并比较分析了单、多学科的优化结果,得出重要结论。     

基于神经网络的精确末制导律研究

针对动能杀伤武器重量极小化问题，基于神经网络技术、动态逆补偿法和非线性优化法，研究了两种精确末制导律，一种采用FFBP神经网络学习一要制导方程动态逆实现精神制导，另一种采用FFBP神经网络学习非线性优化解实现精确制导，仿真分析表明，前者对目标加速度估计误差过于敏感，无法实现；而后者在目标加速度有误差时仍能实现精确制导，估于偏置比例导引，并可以使动能杀伤武器重量极小化。     

气动优化设计中的遗传算法研究

建立以实数编码技术为基础的多种遗传算法模型，利用这些模型来研究复制、重组和变异三种基本的遗传操作对气动优化设计的优化质量和效率产生的影响，在此基础上研究群体规模、最大进化代数和遗传概率等遗传控制参数对优化质量和优化效率的影响，期望对应用遗传算法的气动优化设计提供一些有益的参考。