液体火箭发动机故障检测与诊断的反向选择算法

基于生物免疫系统中的反向选择原理,提出了液体火箭发动机地面试车故障检测与诊断的新方法,对检测器的产生、检测器数量的确定以及故障诊断的实现等几个问题进行了分析。基于发动机地面试车数据的验证结果表明,该方法能有效提高算法的训练效率、实时性能和诊断结果的准确性。     

基于Simulink和VxWorks的捷联惯性导航系统半实物仿真研究

基于快速原型理论与代码自动生成技术的软件开发,对于缩短系统开发周期,提高系统可靠性具有重要意义。本文采用快速原型理论和代码自动生成技术,设计并实现了基于Simulink和VxWorks的捷联惯性导航系统半实物仿真,对其中的关键技术进行了分析,并以某型激光陀螺捷联惯性导航系统的数字仿真和半实物仿真为例,验证了该方案的可行性。     

一种基于径向基函数和峰值选择法的高效网格变形技术

基于径向基函数的网格变形方法因其具有诸多优点,而被广泛应用于气动外形优化设计等领域。对于大规模网格或复杂构型,该方法所需计算量是难以承受的。为了提高网格变形效率,可以通过减少建立插值模型所需支撑点数目来实现。为此,提出一种高效的选点算法--峰值选择法。该算法在选点过程的每个迭代步中对边界节点处的误差进行分析,从物面节点中选取多个峰值点来更新支撑点集,减少迭代步数,提高选点效率。在该算法的基础上,实现了网格的高效变形。三段翼型的网格变形算例证明：该方法可以在保证网格质量的同时实现复杂网格的变形。以DLR-F6复杂模型（约1 000万网格）的刚性运动和弹性大变形为算例对该方法的变形效率和变形后网格质量做了进一步评估：当相对误差设置为5.0×10^-7时,在保证变形后网格质量的前提下,该方法变形效率最快比传统贪婪算法提高了13倍,其中在选点效率方面最快提高了31倍。     

电动固旋翼无人机动力系统建模与优化设计

为解决电动固定翼四旋翼复合布局无人机(eHAV)动力系统设计选择缺乏相应理论方法的问题,提出了一套动力系统的建模和优化设计方法。通过推质比计算提出了动力系统需求,利用螺旋桨和旋翼理论建立了螺旋桨的设计和性能计算模型,通过统计分析和1阶电动机模型建立了无刷直流电动机的计算模型,通过电动机与电池电压、电流之间的关系建立了电池选择方法,在经过电压修正的放电特性经验公式基础上建立了无人机航时计算方法。根据动力系统匹配方法,建立了动力系统优化设计流程。对某电动固旋翼无人机动力系统进行了优化设计和选择,结果表明:所建螺旋桨和旋翼模型计算结果与CFD结果的误差在10%以内,电池放电模型与试验数据的拟合度在0.97以上,飞行测试结果表明所提方法选择的动力系统使得无人机航时测试值与设计值误差小于4%,证明了该方法有较高的准确性和可行性。      

基于目标间拓扑信息和运动信息的联合目标选择算法

针对单纯利用目标之间拓扑信息无法对具有旋转对称图形结构的编队中的目标进行选择识别的问题,提出了一种基于目标间拓扑信息和运动信息的联合目标选择算法。首先由编队中各目标划分出若干个三角形结构元,根据结构元中每个顶点的运动信息,定义出该结构元的运动信息,然后结合该结构元的拓扑信息,综合为一个归一化量值来考察不同结构元之间的相似度,以求进一步选择出旋转对称编队中的指定目标。仿真结果表明,与单纯利用拓扑信息识别的算法相比,本算法可较好地选择具有旋转对称图形结构的编队中的指定目标。     

天问一号探测器耐高温蜂窝夹层结构选材与性能研究

针对天问一号火星探测器耐高温大承载复合材料蜂窝夹层结构应用需求,基于材料匹配设计和工艺可行原则,提出了氰酸酯树脂体系的复合材料蜂窝夹层结构。通过比较不同后处理工艺下M40J/BS-4氰酸酯基复合材料高温层间剪切性能,发现BS-4氰酸酯基复合材料经200℃下3～5 h后处理可获得较佳的高温使用性能。经200℃下4 h后处理的M40J/BS-4氰酸酯基复合材料,在170℃下各项力学性能保持率均达到室温测试值的80%以上。板芯胶高温力学性能测试以及其对夹层结构高温承载性能的影响研究表明,氰酸酯体系的J-245C、J-389B两种板芯胶在温度不超过200℃时均具有足够协调板芯变形及传递板芯间载荷的能力,但高温下胶黏剂的性能退化会造成夹层结构刚度的退化。天问一号探测器蜂窝夹层结构典型单元在高温下的弯曲性能、侧向压缩性能测试结果表明,碳纤维氰酸酯基复合材料铝蜂窝夹层结构具备耐170℃高温下大承载的能力。     

成形态选区激光熔融Ti-6Al-4V钛合金缺陷与微观组织研究进展

选区激光熔融(Selective laser melting,SLM)近年来在钛合金制造领域应用广泛,然而,其性能受限于工艺缺陷和马氏体组织特征.综述了SLM技术下成形态Ti–6Al–4V合金的缺陷和微观组织研究进展,包括缺陷和微观组织类型、调节SLM工艺参数对减少缺陷和改善微观组织的作用以及基于变体选择的β→α相变研...     

基于STEP标准的材料选择信息模型研究

采用STEP标准,建立了支持产品全生命周期的材料选择信息模型,此模型以材料数据手册为依据,根据工程设计的实际需要给出材料的物理性能、力学性能、工艺性、材料价格等信息.并提出工程设计过程中不同设计阶段的材料选择方法:在方案设计阶段,根据经济、工作状况的分析选择关键件牌号、一般零件材料类型;在初步设计阶段,根据工艺性、工作环境、强度分析选择具体材料牌号;详细设计阶段对材料进行强度、工艺性分析验证.并提出了材料的工艺性评价和经济性评价方法.      

智能交通系统中车辆调度问题的遗传算法研究

在智能交通系统(ITS, Intellignet Transportation Systems)的各个子系统中,先进的公共交通系统(APTS, Advanced Public Transportation System)具有重要地位和作用,其中车辆调度问题是APTS的关键.为了提高车辆调度的智能化,提出了一种基于遗传算法(GA, Genetic Algorithm)的公交车辆智能调度方法,采用最小费用作为目标函数,考虑了车辆配置、时间、运营效率及资源利用等方面因素,通过选择、交叉及变异等遗传操作,得到了最优的调度排序方案,并对2种交叉方式进行了比较,仿真结果表明,利用GA解决车辆调度问题具有可行性、先进性和快速性.      

改进免疫算法在函数优化中的应用

在对已有克隆选择算法的抗体行为特征分析的基础上,提出了一种新的偏心动态免疫克隆算法(EDICA,Eccentric Dynamic Immune Clone Algorithm).利用进化过程中子代抗体比父代抗体更靠近最优解的启发性信息,提出偏心变异策略,使抗体更快地靠近最优解域.引入控制因子,通过动态调整变异搜索半径的方法,在进化初期加大步长以加快搜索速度,而在后期减小搜索粒度以提高优化精度.采用超球体混沌变异策略以克服各向异性的不利影响并提高全局搜索能力.实验结果表明:EDICA不仅能够准确地找到静态函数的多个最优点,而且还能以较高的精度锁定和跟踪动态函数的最优点.