应用遗传算法优化二元序列

介绍遗传算法优化的特点和具有良好非周期自相关特性的二元序列的概念,讨论用遗传算法优化二元序列的方法。通过实验发现,在采用遗传算法优化二元序列时引入最优个体保存策略和调整运行参数可以取得较好的效果,亦即此方法是可行的;但同时也发现该方法难以收敛到全局最优解。     

高模量碳纤维增强改性氰酸酯树脂基复合材料研究

采用折光指数控制法研究了改性氰酸酯树脂体系的预聚效果.结果表明:当折光指数在 1.574 5～1.578 5 时,改性氰酸酯树脂的软化点可控制在 25～30℃,室温铺覆性能良好.力学性能及耐环境性研究表明 M40/BADCy 复合材料的层间剪切强度可达到67.8 MPa.高低温交替变化及紫外线老化对 M40/BADCy 复合材料的力学性影响很小.M40/BADCy 复合材料水煮 100 h 后的吸水率小于0.94%,其层间剪切强度仅下降18%.     

RLV燃料贮箱低温泡沫隔热材料导热分析

针对RLV燃料贮箱使用的泡沫塑料,建立了闭孔匀质泡沫材料的传热模型,给出了利用泡沫材料结构参数计算热导率的方法.算例计算结果与实测值吻合较好,证明了模型的可信性和方法的可行性.最后利用对该模型的分析讨论了泡沫不均匀性的影响.     

不确定条件下采用协方差描述函数法的再入轨迹鲁棒优化

在再入轨迹优化中考虑了不确定性因素的影响,并根据鲁棒优化理念,构建了再入飞行轨迹鲁棒优化模型.轨迹鲁棒优化模型中包含随机变量,现有轨迹优化方法难以求解;针对此困难,采用协方差分析描述函数法(CADET)将含有随机变量的轨迹鲁棒优化模型转化为等价的确定性轨迹优化模型,然后用伪谱法求解.以考虑气动参数不确定性的再入轨迹优化...     

一种基于粗糙K-均值的椭球基函数神经网络

改进了一种椭球基函数神经网络,它与经典椭球单元神经网络的结构不同,而与径向基函数神经网络结构类似,即它有一个隐含层,并且隐层单元采用椭球基函数,区别于RBF网络的高斯函数。本文采用粗糙K-均值方法求取椭球函数的中心,并给出了该方法中确定初始阈值的步骤。这种改进方法不但使对输入空间的划分局部作用,而且划分区域封闭有界。因此,改进的神经网络具有较好的函数逼近能力和模式识别能力。仿真实验验证了该椭球基函数神经网络的正确性和有效性。     

基于神经网络模型的动态非线性气动力辨识方法

 在标准径向基函数（RBF）神经网络模型的基础上发展了带输出反馈的RBF神经网络。将计算流体力学(CFD)方法计算的时域气动载荷作为输入信号,建立跨声速非定常非线性气动力模型,并进一步运用CFD方法验证模型的精度。算例表明带输出反馈的RBF神经网络较标准RBF神经网络精度更高,能更准确描述跨声速激波大幅振荡时的非线性和非定常特性,并可推广用于多自由度运动的动态非线性气动力建模。用多级信号训练,预测简谐信号输入下的气动力算例表明带输出反馈的RBF神经网络能够预测不同振幅、不同频率的信号激励下的非线性气动力。     

动导数支架干扰的试验研究

采用镜像两步法在FL-8风洞中进行了俯仰振荡动导数支架干扰修正实验，实验结果表明：在强迫振荡动导数实验中，支架干扰对动导数实验数据有明显的影响。通过对实验数据进行支架干扰修正，可以进一步提高实验结果的准确性。     

基于Euler／N—S方程的跨音速非线性静气动弹性问题研究

在C-H网格的基础上,采用Jameson的中心差分有限体积法求解Euler/N-S方程,采用结构影响系数法计算结构的弹性变形,用三角元面积加权法和常体积转换法(CVT)实现流固耦合,计算了弹性后掠机翼在跨音速状态的静气动弹性问题     

基于光谱分析技术的磨损故障监测

采用转盘电极式原子发射光谱分析技术,监测某型燃气轮机传动润滑系统磨损状况的发展变化趋势,及时诊断早期磨损故障.为确保光谱分析技术监测的准确性,着重研究了环境温度波动、标准曲线细化、样品黏度以及磨损颗粒尺寸等主要因素对测量结果的影响,并简要阐述了光谱分析技术的基本原理.经大量研究试验表明:光谱分析技术能够提前预报燃气轮机传动润滑系统可能发生的磨损故障,是油液状态监控的1种有效手段.     

喷管喉部沉积层温度场与沉积速率分析

以传热学的观点,喷管喉部发生沉积时的传热分析属于移动边界不稳定导热问题.本文建立了传热分析模型与传热微分方程.通过动座标变换,求得了微分方程的近似解析解,即温度场随时间变化的规律.由此进一步分析了金属氧化物沉积速率随时间变化的规律.