旋转坐标系下分区计算的LU隐式方法

将隐式时间迭代方法应用于并行计算是CFD研究中的热点问题,研究发现LU-SGS格式在旋转坐标系下对分区边界比较敏感,对旋翼悬停状态进行分区并行计算时碰到了计算发散的问题。针对此问题,对基于LU分解的3种隐式时间迭代格式（LU-SGS、DP-LUR和HLU-SGS）进行了对比研究,设计了静止流场下的旋转网格算例对计算方法进行测试。结果表明,LU-SGS格式在网格边界采用简化处理方法,当边界的逆变速度增大时会引起数值误差放大,误差的不断积累导致计算发散。DP-LUR和HLU-SGS格式通过在边界单元采用雅克比迭代算法,能有效消除分区边界影响,使计算格式在大CFL数条件下保持稳定,其中HLU-SGS继承了LU-SGS迭代效率高的特点。在此基础上,采用并行化的LU隐式方法对Caradonna-Tung旋翼进行了并行计算,针对两套稀密程度不同的背景网格,在产生复杂分区边界的计算网格条件下,均获得了气动力和旋翼尾迹都充分收敛的流场。通过计算,分析了背景网格密度对预测气动力性能和捕捉尾迹流场的影响,计算结果与试验值吻合良好,验证了当前隐式计算方法适用于旋转坐标系并行计算,适合于推广至其他大规模并行分区的流场计算。     

基于优化算法的压气机叶片气动设计

将数值最优化方法与叶轮机械正问题流场计算相结合,实现对风扇/压气机叶片积叠线、子午面流道和沿径向弦长分布组合的优化设计,数值最优化采用基于局域网的并行遗传算法.运用该软件对NASArotor67风扇转子进行重新设计,设计目标为设计点压比和流量不变、效率最高以及堵点流量不变.与原风扇转子比较,稳定工作流量范围略增大并且在整个工作流量范围内优化转子压比近于不变、效率提高约0.5个百分点.      

大行程Hexapod平台及其隔振实验

为提高车载、机载光学设备在低频大振幅扰动环境中的观测精度,研制了具有6自由度振动隔离能力的大行程主动隔振平台.平台主动元件采用直线电机,并针对隔振任务设计了无间隙万向节结构.隔振平台采用6-UPS并联机构Hexapod构型,具有30 kg承载能力,上平面可进行±30 mm平动和±8°转动.Hexapod平台控制方法采用PID(Proportion-Integral-Derivative)定位控制和X滤波自适应逆振动控制结合的方法.对Hexapod平台进行3～20 Hz垂直方向正弦振动隔离实验结果显示,平台对基座振动的振幅隔离幅度高于90%,对5～20 Hz频段随机振动隔离实验结果显示,隔振前后上平面振幅峰峰值下降78%.     

基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法

针对遗传算法收敛速度慢,容易"早熟"等缺点,提出了一种改进的遗传算法,即基于云模型的自适应并行模拟退火遗传算法(PCASAGA,Adaptive Parallel Simulated Annealing Genetic Algorithms Based On Cloud Models).PCASAGA使用云模型实现交叉概率和变异概率的自适应调节;结合模拟退火避免遗传算法陷入局部最优;使用多种群优化机制实现算法的并行操作;使用英特尔推出的线程构造模块(TBB,Threading Building Blocks)并行技术,实现算法在多核计算机上的并行执行.理论分析和仿真结果表明:该算法比其他原有的或改进的遗传算法具有更快的收敛速度和更好的寻优结果,并且充分利用了当前计算机的多核资源.      

适用于混合网格的改进雅可比迭代法及其应用

LU-SGS因有较高的鲁棒性和小的内存需求而得到广泛应用,然而用于混合网格计算前需要进行网格排序和分组来实现算法并行;此外,LU-SGS格式收敛效率不高。针对这些缺点,本文提出了一种改进的适用于复杂混合网格的雅可比迭代方法,无需网格排序和分组就可实现算法的并行化,且有较快的收敛速度。该方法编程实现简单,易于采用OpenMP实现并行。算例研究表明,相比于LU-SGS格式,在各来流条件下,本文提出的方法收敛速度更快,鲁棒性好,并行和串行结果一致,且内存需求增加很少。      

一种基于并联关系模型的TC4合金本构方程

 以 TC4合金流动应力σ为目标函数,通过热态物理模拟试验,系统地研究了主要锻造热力参数 (变形温度、变形速度和变形程度等 )对目标函数的影响,基于数理统计学原理,科学地分析并回归出了能综合反映锻造热力参数对材料成形性能影响的本构方程,得出了 TC4合金变形工艺参数 (变形温度 T、等效应变速率ε、等效应变ε等 )对目标函数的影响规律,从而,为 TC4合金锻造过程的数值模拟和锻造热力参数的合理制订与控制提供了基础。     

采用冗余驱动提高并联机床精度的研究

 由于并联机构铰链间隙的存在,使并联机构的实际精度和刚性明显减小。本文论述了采用冗余驱动技术改善并联机构精度的研究。首先分析了可以将铰链间隙对并联机构运动误差的影响转化为杆长偏差对机构误差的影响;然后通过分析得出 :由于铰链间隙的影响,并联机构运动空间是空间几个球环的交集,采用数值法,利用球坐标数值积分求出误差空间的体积大小;最后对具有相同结构参数的非冗余和具有冗余驱动的两种并联机构,在同样的工作空间内分别计算了误差分布,得出采用冗余驱动技术可以有效减小因铰链间隙而引起的并联机构运动误差的结论。     

多块网格网络并行计算中的负载分配研究

针对CFD中多块网格计算的特点，并使用MPI网络并行系统，对某战斗机绕流进行了基于三维Euler方程的并行计算，主要研究了多块网格并行计算中负载的分配方法，发展了负载自动分配和网格自动重分区程序，计算结果表明：并行计算结果和实验结果完全吻合，8个节点机的并行效率达到了89％。     

柔性冗余度机器人振动的分析与控制

应用最优控制理论,对柔性冗余度机器人振动控制问题的原理与策略进行了研究。把主动控制思想应用于机器人振动控制中,提出了控制柔性冗余度机器人振动的一种方法。这种方法通过规划机器人的自运动加快系统振动能量的消耗以实现主动振动控制。此外,通过对满足抑振要求的自运动的选取进行分析,指出柔性冗余度机器人具有二次优化的能力,这对于提高机器人的工作性能是十分重要的。最后通过数值仿真验证了该方法的有效性。     

基于MMSE的近似最优Lattice Reduction辅助线性并行检测算法

现有基于Lattice Reduction (LR)技术的多输入多输出(MIMO)系统检测算法,虽然可以有效地提高MIMO系统的误比特率(BER)性能,但其检测性能与最优的最大似然(ML)算法相比仍然存在差距.针对这一问题,提出了一种新的基于信道分组的线性Lattice Reduction辅助检测算法.该算法首先将信道分为两组,对通过条件最差子信道的信号采用最优的ML算法检测,然后将其从接收到的信号中消除,再采用Lattice Reduction技术对第2组信道进行优化,最终并行地对剩余信号进行检测.仿真结果表明:在16QAM(Quadrature Amplitude Modulation)和64QAM调制下,对于4×4的MIMO系统,该算法的误比特率性能达到了最优;对于6×6的MIMO系统,该算法相比最优的ML算法其检测性能相差不到0.5 dB.