基于预处理BP神经网络的开关磁阻电机建模

针对开关磁阻电机(SRM)强耦合、强非线性、难以精确解析建模的问题,提出一种基于数据预处理的反向传播(BP)神经网络建模方法。首先通过传统直流脉冲法测量一个电周期内SRM静态电磁特性,获取建模样本数据;其次充分利用电机先验知识,通过可以初步反映SRM非线性特性的磁链和转矩解析表达式对实测样本数据进行预处理并作为BP神经网络新的输入,降低神经网络拟合误差。与传统BP神经网络建模的对比结果显示,引入预处理方法可以有效减少BP神经网络节点数量,增强神经网络泛化能力,提高神经网络建模精度。     

翼身融合民机典型PRSEUS受压壁板屈曲及渐进损伤分析

由NASA和波音公司共同提出的拉挤杆缝合高效一体化结构（PRSEUS）,由于具有优异的抗压稳定性和止损/止裂等承载优势,已成为解决翼身融合布局民机非圆截面机身结构承载效率低和稳定性差等问题的主要途径。本文针对典型PRSEUS受压壁板结构,开展了线性/非线性屈曲及渐进损伤分析;提出了综合考虑蒙皮、止裂带、长桁翻边、隔框翻边等一体化缝合元件贯穿支撑构型几何关系和偏置参考面的建模方法,提高了PRSEUS受压壁板有限元模型的精度;提出了综合考虑屈曲特征值、非线性屈曲载荷等多影响因素的网格收敛性分析方法,提高了PRSEUS受压壁板屈曲分析的计算效率;提出了最小屈曲特征值、几何节点偏移以及最小屈曲特征值-几何节点偏移组合式等3种初始缺陷引入方法,提高了PRSEUS受压壁板损伤分析的计算精度;完成了基于纤维与基体损伤本构关系的典型PRSEUS受压壁板非线性屈曲损伤分析,通过与试验结果对比,给出了针对PRSEUS结构的非线性屈曲渐进损伤演化分析方法。为翼身融合布局民机PRSEUS结构的稳定性/损伤分析和设计提供了方法和技术支撑。     

回热循环微型燃气轮机非线性数学模型

建立了回热循环微型燃气轮机非线性动态模型,并考虑模型通用性采用压气机、回热器、透平的变工况解析通用特性建立了静态模型.根据设计参数进行数学模型的实例化,提出解析特性系数确定方法和计算机仿真实现的迭代次序.结果表明:静态特性仿真结果与Capstone C30实际数据之间存在微小偏差,通过更详细的参考数据校正特性解析公式系数可获得与实际数据更好的一致性;采用保持透平进气温度不变的最佳运行方式,空载到满载的动态时间为100s左右,回热器金属壁面平均温度由空载时750K降低到负载时670K.      

MLP高阶重构格式应用

在有限体积框架下,利用MLP(multi-dimensional limiting process)系列重构格式结合HLLHLLC(Harten-Lax-van Leer with contact)近似黎曼求解器,同时引入激波探测函数进一步降低MLP在光滑流动区域的数值耗散,数值模拟了超声速前台阶流动、结冰翼型的非定常流动、高超声速双楔流动和DLR F6-WB跨声速流场,研究了MLP系列格式在可压缩复杂流场中的表现.结果表明:在多维空间中,MLP格式能够在如强斜激波与网格线不重合等复杂流场数值模拟中保持严格的流场单调性;具有和传统MUSCL(monotone upstream-centered schemes for conservation laws)格式类似的计算效率,可以实现5阶,甚至更高阶重构;数值耗散更低,捕获更准确的激波位置,对航空工程数值模拟具有重要意义.     

基于HDCS-E8T7格式的气动噪声数值模拟方法研究进展

发展了气动噪声高精度数值模拟方法,空间导数离散采用了HDCS-E8T7格式及精度与之匹配的边界格式,时间离散方法采用了高精度多步龙格库塔方法和高精度隐式双时间步方法,发展了高精度对接边界算法,将方法推广至多块对接网格以满足解决复杂几何构型问题的需要,采用隐式大涡的概念处理可能出现的湍流问题。在此基础上,研究了几何守恒律对计算结果的影响,展示了复杂网格中高精度计算满足几何守恒律的重要性,完成了等熵涡、双圆柱散射、串列柱翼构型和喷嘴射流等典型噪声问题的求解,所得计算结果展示了所发展的模拟方法具有良好的预测精度和解决复杂构型气动噪声问题的潜力。     

一种基于NGA-QPF的航天器姿态估计方法

针对航天器姿态确定中的非线性非高斯的滤波问题,提出一种基于遗传算法的粒子滤波的航天器姿态估计方法。该方法将姿态四元数作为采样粒子进行粒子滤波,并将小生境遗传算法（NGA）引入粒子滤波算法中,以改善粒子滤波的性能;用遗传算法单独进行陀螺偏差估计,以减少粒子滤波的状态维数。该姿态估计方法保持了四元数的归一化性质,通过引入小生境遗传算法解决了重采样阶段的粒子退化问题,并且由于单独估计陀螺偏差避免了粒子滤波状态的扩展。该方法能够在较少粒子的情况下实现高效率高精度的定姿,仿真结果说明了方法的有效性。     

含局部非线性的月球探测器软着陆动力学模型降阶分析

为准确预估探测器着陆冲击过程的动力学响应,采用非线性有限元方法建立了探测器软着陆动力学模型,能够较全面地反映出各种非线性因素。针对非线性有限元求解耗时长的弱点,考虑到探测器的局部非线性特性,利用广义动力缩聚（GDR）方法建立了月球探测器中心体的降阶模型。提出了一种基于脉冲响应函数的模态截断准则,在广义动力缩聚方法的基础上筛选少数几阶模态影响系数（MIC）较高的模态表征中心体的加速度响应,能够进一步降低模型的阶数。将降阶的中心体模型与含非线性的缓冲机构连接后进行的软着陆动力学分析能够准确而快速地预估探测器测点的加速度响应,与非降阶模型对比,计算时间缩短了75.5%,加速度响应的相对峰值误差控制在5%以内。数值仿真表明,广义动力缩聚方法能够有效地解决传统非线性有限元方法求解效率低的问题,本文所提模态截断准则的优点是适于求解模态密集问题并且与系统的输入输出无关。     

带有落角约束的一般加权最优制导律

以期望的落角方向为坐标轴定义了落角坐标系,在落角坐标系中建立了线性化的运动关系方程。应用Schwarz不等式,分别研究了控制系统为一阶惯性环节和无惯性环节情况下带落角约束的任意加权最优制导律,得到了制导律的一般表达式。对于无惯性环节控制系统以及加权函数为一般初等函数类型的一阶惯性环节控制系统,当加权函数的逆的一次到三次积分都能求出解析表达式时,均可以得到解析形式的最优制导律。对于不同的制导目的,应用本文结果可以方便地设计相应的制导律。对于某些特定的加权函数,所得制导律推广了现有文献的结论,并给出了指数权函数下满足落角约束的最优制导律的仿真结果。     

无人机飞行控制技术初探

简要回顾了无人机飞行控制系统经典设计方法,然后着重论述了无人机飞行控制技术的最新研究成果,包括非线性动态逆控制、自适应反推控制等现代控制技术及包含神经网络PID控制、神经网络自适应控制在内的智能控制技术,最后对其作了总结。     

直升机的非线性模型及配平

论述和实现了定常平飞时,单旋翼涵道尾桨直升机的非线性全量飞行动力学数值模型,建立模型时,考虑了直升机各部件特别是旋翼的动力学模型,考虑了诱导速度分布的非均匀性,以一具有水平铰外伸量及约束弹簧的铰接式旋翼等效算例直升机的真实旋翼。研究了直升机在平飞时的配平,提出了一种求解直升机平飞初值问题的数值方法-最速下降法。以某直升机为算例,建模并配平,结果表明,该模型符合直升机运动规律。