考虑吸气影响的层流翼型梯度优化设计

针对层流翼优化设计问题,推导考虑吸气影响的层流-湍流转捩耦合伴随方程,并结合链式求导法则、自动微分技术及CK(Coupled Krylov)算法实现耦合伴随方程的高效求解,构建基于离散伴随理论的混合层流(HLF)翼梯度优化设计系统。转捩预测采用基于扰动放大因子模型(AFM)的e^N方法。层流飞行试验结果表明,基于AFM的转捩预测方法能够有效捕捉吸气控制影响下T-S(Tollmien-Schlichting)扰动波失稳诱导的转捩现象。利用构建的梯度优化系统开展层流翼型多点设计,并与非梯度优化方法的优化结果进行对比。自然层流设计结果对比显示,不同优化方法得到的设计结果呈现出较强的一致性。混合层流翼型多点设计结果显示,混合层流优化具有比自然层流优化更强的减阻能力。相比于自然层流优化翼型,混合层流优化翼型分别减阻6.1%、5.9%、33.3%、9.5%。本文构建的基于离散伴随的层流翼梯度优化方法能使混合层流机翼的气动性能得到大幅提升,可为未来混合层流机翼减阻设计提供方法支撑。     

桁架拓扑优化几何稳定性判定法和约束方案比较

为提高桁架结构几何稳定性的判定准确度和桁架拓扑优化结果的工程实用性,对桁架结构几何稳定性的判定方法和桁架结构拓扑优化问题中3种几何稳定约束方案的有效性进行了比较研究。首先结合简单桁架示例,对比了判定桁架结构几何稳定性的几种方法,给出评估桁架结构几何稳定性的一种简单流程;然后对处理桁架结构几何稳定性的3种常见约束方案,给出了对应拓扑优化问题的一个统一的半定规划（SDP）模型;最后结合算例讨论了3种几何稳定约束方案下的拓扑优化结果,说明了不同方案的有效性。结果表明,考虑附加载荷或全局稳定约束均不能保证优化后桁架结构的几何稳定性,但在约束值合理设置的情况下,考虑基频约束则可以保证。      

一种圆柱物料装填机器人残余振动抑制方法

为提高载具内的物料装填效率,提出了一种在载具内受限空间中使用的新型圆柱物料装填机器人,并通过优化关节轨迹,对机器人末端残余振动进行抑制。首先,给出物料装填机器人的总体设计方案和工作流程。然后,结合物料装填机器人的结构特点,应用拉格朗日方法建立封闭形式的刚柔耦合动力学模型,并应用模态分析方法得到机器人末端动态响应计算方法。最后,以物料装填机器人关节残余弹性势能最小为优化目标,使用最大最小蚂蚁系统,对机器人关节轨迹进行优化,并对优化结果进行仿真验证。仿真结果表明,优化后的关节轨迹,在满足快速装填要求的基础上,可以降低约34.4%的关节残余弹性势能和约37.6%的机器人末端振动振幅。      

脉冲星方位误差估计的TSKF算法

为提高脉冲星方位误差估计对方位自行速度及卫星位置误差的鲁棒性和整体运算的高效性,设计了两级卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,分析了方位自行速度及卫星位置误差对方位误差估计的影响,并分别结合相关算法进行了仿真验证。然后,结合方位误差估计的CV模型和两级卡尔量滤波的相关原理,写出了TSKF算法的更新方程,并分析了实现并行计算的基本流程。仿真实验的数据显示:在方位自行速度及卫星位置误差均存在的情况下,TSKF算法的方位估计精度约为0.1 mas,方位自行速度估计精度约为1.1 mas/a;与基于CV模型的估计算法相比,TSKF算法的浮点运算仅增加了0.048%。      

基于单目视觉原理的空间位置测量技术研究

为了提升空间位置测量的自动化程度,采用单目视觉原理建立空间成像方程,将三维的空间坐标转换为两维的图像坐标,由此实现单目视觉的空间位置测量。本文推导了单目视觉定位的基本成像方程,对建立的定位装置,进行了实际定位实验,实现了预期的测量结果。基于视觉原理的空间位置测量技术,具有良好的推广应用价值。     

基于自适应学习策略的改进鸽群优化算法

鸽群优化（PIO）算法已广泛用于无人机编队和控制参数优化等领域,但标准PIO算法容易陷入局部最优。提出了一种基于自适应学习策略的改进鸽群优化（ALPIO）算法。该算法引入了基于容差的搜索方向调整策略、基于自学习的候选者生成策略以及基于竞争学习的预测策略,通过增强种群的多样性,可提高算法全局最优概率,其已在8个基准函数上进行测试。仿真试验结果表明:所提算法在多峰函数优化问题中的收敛精度和收敛速度有了显著提升,并且能够更有效避免陷入局部最优解。      

升力体式浮升混合飞艇多学科设计优化

升力体式混合飞艇是全球远距离大载重运输的重要选择,随着全球贸易的发展,逐渐成为国内外的研究热点。作为航空宇航技术、新能源技术和高性能材料技术相结合的新概念飞行器,混合飞艇设计过程需对多个学科进行综合考虑和优化。为了将多学科设计优化（MDO）方法引入到混合飞艇的总体设计中,将其分解为能源子系统、气动和推进子系统以及结构和重量子系统。在子系统模型构建的基础上,提出具有自适应能力的基于响应面的并行子空间优化（CSSO-RS）算法,将重量平衡和能量平衡作为实现远距离载重运输的约束条件,并提出爬升、日间巡航、滑翔和夜间巡航的多阶段任务剖面,以充分利用太阳能电池、燃料电池和锂电池的优势,实现混合飞艇的最优化设计。优化结果表明:具有自适应能力的优化算法在精确度和计算效率上均有明显的优势,同时重量分配的结果也为混合飞艇结构轻量化设计和能源系统设计提出了更高的要求。      

舰载无人机滑行轨迹控制方法

舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器,实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先,描述甲板滑行任务的过程,在此基础上,建立滑行轨迹控制问题的数学模型,包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次,考虑甲板环境和轨迹控制任务要求,基于模型预测控制思想,将在线滑行路径规划与轨迹控制结合,采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹,并且得到控制指令信号。最后,以“尼米兹”级航母为例,对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算,结果表明了模型的合理性和算法的有效性。      

脉冲星方位误差估计的两步卡尔曼滤波算法

为了克服钟差和卫星位置误差对脉冲星方位误差估计的影响,设计了两步卡尔曼滤波（TSKF）算法。首先,介绍了脉冲星方位误差估计的传统模型,并通过分析和仿真验证了钟差、卫星位置误差以及2种误差同时存在时会使脉冲星方位误差估计结果产生较大偏差。其次,在传统的估计模型中加入了钟差和卫星位置误差,并将钟差和钟差变化率增广为新的状态量,从而推导出包含2种误差的新模型,并证明了该模型的完全可观测性;根据该模型并按照两步卡尔曼滤波原理,得到了TSKF算法的步骤。最后,通过仿真表明:在钟差和卫星位置误差同时影响下,传统脉冲星方位误差估计算法偏差较大且发散;TSKF算法则能够有效隔离2种误差的影响,使赤经和赤纬误差估计达到0.2 mas之内的精度。      

混沌多精英鲸鱼优化算法

针对无人机（UAV）的航迹规划问题,提出了一种基于混沌多精英鲸鱼优化算法（CML-WOA）的航迹规划方法。首先,在已知飞行环境下,建立3D飞行空间模型和航迹代价模型。通过引入罚函数,将有约束3D航迹规划问题转化为无约束多维函数优化问题,利用CML-WOA求解模型来获得最优航迹。其次,为克服WOA易陷入局部最优的缺陷,引入立方映射混沌算子改善初始种群,增强种群多样性,并通过自适应框架融入正余弦算法（SCA）,利用多精英搜索策略有效地提高了算法开发能力和探索能力。最后,使用贪婪策略保证了收敛效率。通过20个基准函数测试和航迹规划仿真实验对提出的改进WOA进行验证。结果表明:所提算法相对其他算法,寻优性能明显提升,具有较强局部最优规避能力和更高的收敛精度与收敛速度;能够稳定快速地规划出代价最少、满足约束的安全可行的飞行航迹。