Integration of high-fidelity model of forward variable area bypass injector into zero-dimensional variable cycle engine model

Forward Variable Area Bypass Injector (FVABI) is one of key components which contributes to modulate the cycle parameters of Variable Cycle Engine (VCE) under various operation conditions. The modeling method of zero-dimensional FVABI was reviewed and its deficiency was analyzed based on FVABI flow characteristic. In order to improve the accuracy of VCE performance simulation, the high-fidelity modeling method of FVABI was developed based on its working characteristics. Then it was coupled with the zero-dimensional VCE model and the multi-level VCE model was built. The results indicate that the geometric and aerodynamic parameters can affect the interaction between the two airflows and the zero-dimensional FVABI model is too simple to predict the component performance accurately, especially when the FVABI inner bypass is chocked. Based on the performance curves for single bypass mode and the regression model of multi-scale support vector regression for double bypass mode, the high-fidelity model can predict FVABI performance accurately and rapidly. The integration of high-fidelity FVABI model into zero-dimensional VCE model can be done by adjusting iterative variables and balance equations. The multi-level model has good convergence and it can predict VCE performance when the FVABI inner bypass is chocked.     

超弹性N形杆纯弯曲力矩理论建模和试验验证

为了使N形杆在空间结构中顺利展开,对其缠绕过程中的力学特性进行了分析.基于协变基向量法建立了纯弯曲条件下各向同性单片带簧在缠绕时应变能理论模型,并采用最小势能原理推导了弯矩的理论模型,然后通过拟合曲率推导了N形杆缠绕时的理论模型.研制了4根N形杆样件,并搭建了试验平台,使用数显式推拉力计分别对杆件在缠绕过程的拉力进行了...     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

一种基于模拟退火的支持向量机超参数优化算法

基于统计学习理论的支持向量机技术以探求小样本情况下如何获得更好的机器学习规律而见长,与基于经验风险最小化原则的机器学习方法相比能够获得更佳的泛化能力,相关超参数的选择对其分类或回归性能有较大影响.针对径向基核支持向量机超参数优化问题,提出了一种改进的基于模拟退火算法的高效多目标优化算法,并详细讨论了优化寻优过程中搜索空间、初始可行解、初温和最优目标函数的设计方法.通过在多个标准数据集上的测试验证,证实了本文所提算法的可行性和有效性.     

贝叶斯回归支持向量机的软测量建模方法

提出了一种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机的参数选择和软测量建模方法。证据框架的第1层推理用来解释支持向量机的训练。证据框架的第2和第3层推理用于自动调整正则化参数和核参数并使其接近最优值。然后,将这种基于贝叶斯证据框架的回归型支持向量机用于估计聚丙烯腈生产过程的质量指标。仿真结果表明了该方法的有效性。     

多项式系统几何性质的注记

证明：在研究多项式系统的几何性质时，多项式系统应当定义成射影空间中奇点集之余维数至少为2的线场。在这个定义中，多项式系统的次数与通常的次数，在概念上不同相同，通常的n 1次退化系统属于这里的n次系统。值得注意的是，本给出的定义与坐标系的选取无关，在这种定义下，多项式系统的某些几何性质变得非常明显。     

欧洲计算流体力学——个人观点

介绍了70年代初到20世纪末欧洲科学家对CFD发展的主要贡献,并重点关注了对国际流体力学数值方法会议(ICNMFD)和国际计算力学学术会议(ISCFD)的成功举办具有重大贡献的科学家.ICNMFD始于1969年(新西伯利亚),由参与了美国和苏联太空竞赛的两国科学家联合创办,而ISCFD则作为ICNMFD在亚太地区的同类会议初创于1995年(东京).由Oshima教授和本人提议,得益于上述两个会议全体科学委员会成员的共同努力,ICNMFD和ISCFD自2000年开始,合并成为每两年举办一次的国际计算流体力学会议(ICCFD).绝大部分本文讨论所涉及的学者通常都在受邀进行大会报告后,成为了前述三大国际会议中的一个或多个科学委员会的成员.作者对文中讨论所涉及的研究人员的圈定负有全权责任,上述人员的选择更多地基于应用而非理论计算流体力学,因此尚存在不完善之处.此外由于文中所讨论的学者大都是作者在40多年计算流体力学研究生涯中的私交好友,因此并没有将年轻一代的科学家考虑进来,但这并非由于他们的贡献不重要.另外值得注意的是欧洲的计算流体力学同美国的计算流体力学有非常紧密的联系,本文讨论所涉及的研究学者有些最早从欧洲开始涉足计算流体力学而现在则生活和工作于美国(例如Glowinski,Roe,Van Leer等人),而有些则是在美国取得了博士学位(例如Launder,Napolitano),他们都同美国的科学家进行过合作,因此很难清晰地对欧洲和美国的计算流体力学进行界定.对那些现已移居美国的欧洲科学家们,本文优先考虑了他们移居之前的贡献.最后但并非是最不重要的,作者通过电子邮件一一联系了文中所涉及的科学家,希望他们本人能够给出其自身贡献的评价草稿,从而帮助作者以最权威的视角在文中相应章节对其工作进行评述.本文向提供自述评价的诸位致以谢意,同时也希望其他同仁能够对本人不恰当的擅自评述给予谅解.     

差分流量调节推力矢量控制研究

为了了解差分流量调节实现推力矢量控制的特点,参考塞式喷管发动机XRS 2200的工作参数,对多单元直排型塞式喷管模型发动机进行了数值计算。介绍了差分流量调节的计算方法和内喷管与塞锥推力矢量变化的分析过程,计算产生的俯仰力矩。结果表明,差分流量调节时,塞式喷管轴向合力基本保持不变,不损失轴向推力性能;俯仰力矩包括轴向力和侧向力产生的两部分力矩,随差分流量调节增大而增加,有很好的偏转性能。结论可以为差分流量调节的实验研究提供参考。     

一种新的导航星选取算法研究

在导航星表的建立过程中，由于恒星的数量太多，往往要进行筛选，通常这种选择复杂费时，而结果往往并不是最优的。本文引入了动态星等阈值分布函数，将传统星等阈值过滤算法中的静态阈值用动态星等阈值代替，建立了一种新的动态星等阈值过滤选择模式。而基于统计学习理论的支持向量机方法为求解高维非线性动态星等阈值分布函数提供了新的途径。本文讨论了这种基于支持向量机的导航星自动选择算法——回归选取算法。实验表明，用该算法所选取的导航星表，导航星数量少、分布均匀性好。同时它还能适应多种任务的导航星选取要求，具有很强的通用性。     

一种有摄初轨计算的单位矢量法

根据单位矢量法测轨原理，在人造卫星轨计算的单位矢量法（ＵＶＭ１）的基础上，给出了利用人造地球卫星观测资料测定有摄初轨的一种方法（ＰＵＶＭ１。本方法既适用于测角资料，也适用于测距资料和测速资料，以及这些没类型资料的和种组合；适用于任意偏心率，任意轨道倾角的人造地球卫生；有利于提高初轨测定精度，并改善整个计算过程的收敛性