基于GRNN-ELM的飞机复合材料结构损伤识别

飞机结构的损伤严重影响着飞机的飞行安全,为了解决飞机复合材料结构损伤难以有效识别问题,本文提出一种基于广义回归神经网络(General regression neural network,GRNN)与极限学习机(Extreme learning machine,ELM)组合的飞机复合材料结构损伤识别新方法。首先对飞机复合材料层合板进行冲击,而后对其进行疲劳拉伸试验,通过优化布局在复合材料层合板上的光纤光栅传感器募集应变信息,并对其进行预处理。采用变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)对募集的应变信息进行自适应分解,得到多个基本模式分量(Intrinsic mode function,IMF)。计算各阶IMF分量的奇异熵,通过核独立主元分析(Kernel independent component analysis,KICA)方法对奇异熵进行特征融合,构建融合特征向量。采用融合特征向量建立基于GRNN-ELM的复合材料结构损伤识别模型,通过试验对损伤识别模型的有效性进行了验证,并分别与所构建的ELM和GRNN损伤识别模型的识别结果进行比较。结果表明,该方法能有效对飞机复合材料结构损伤进行识别,具有很好的工程应用价值。     

后掠机翼横流驻波及其谐波研究

使用Mack方法求解三维不可压Orr-Sommerfeld方程(忽略曲率影响),得到模型在风洞最佳实验条件下空间最大放大率展向波长为4mm.以此为基础,选择大于此波长的具有代表性的展向扰动波长6mm与7mm,计算了这两个驻波及其谐波空间的放大率.研究在整个层流区主导流动的扰动波长及其发展趋势.使用丝网印刷的方式,在后掠机翼前缘添加粗糙带,人工引入6mm与7mm驻波,通过升华法验证了计算与理论分析.     

基于极大后验原理的非线性系统传感器故障估计

针对扩展卡尔曼滤波算法(Extended Kalman filter,EKF)计算复杂,粒子滤波算法动态跟踪能力差,单一无先导扩展卡尔曼滤波算法(Unscented Kalman filter,UKF)滤波精度低等缺陷,本文根据极大后验原理(Max-imum posterior principle,MPP),针对一类非线性系统设计了一种改进型的无先导卡尔曼故障估计滤波器来估计被控系统所发生的加性传感器故障。首先根据极大后验估计原理,推导出一种最优常值故障估计器。在此基础之上,推导出次优的加性常值故障估计滤波器,并对故障估计滤波器进行了无偏性证明。最后,将得到的理论结果应用于非线性倒立摆系统,仿真验证了所提方法的有效性。     

基于全知熵的模式集成不确定性度量模型

不确定性是模式集成的一个固有性质,不确定性度量对模式集成具有重大影响。本文提出一种度量模型,在该模型中模式对象及其属性清洗模块使该模型免受规模影响。根据模式集成多属性分阶段决策的特点,本文基于粗糙集理论的全知熵不确定率进行各阶段的不确定性度量,并把过程模型的不确定性度量引入到总体不确定性的度量中,最后给出了合成多不确定率的方法。实例分析证实所设计模型是可行、有效的。     

熵产最小法在热电制冷系统优化中的应用

应用有限时间热力学理论，基于熵产最小法，对热电制冷系统随有限温度的变化、由外部热源与内部工质之间的温差而形成的热漏及内部耗散所产生的传热不可逆性进行了最优化研究，建立了不可逆热电制冷循环模型。研究结果表明，不同的参数对热电制冷系统的影响有着显著的区别。本文推导出熵产率最小时对应的优化性能特性关系和重要设计参数的最佳值；绘出了相关优化性能曲线并说明了这些参数在总体和优化性能中的作用。计算结果对实际热电制冷系统优化条件的确定具有一定参考价值。     

单颗磨粒磨削碳化硅陶瓷磨削力与比能研究

为探索磨削速度和单颗磨粒最大未变形切厚对碳化硅陶瓷高速磨削材料去除过程的影响规律,进行了切向进给单颗磨粒高速磨削试验,研究了磨削力、磨削比能与磨削速度以及单颗磨粒切厚的关系。研究结果表明,单颗磨粒切厚为0.03和1μm时,磨削力和磨削比能均随着速度的增加而减小,而当切厚为0.3μm时,磨削力和磨削比能随着磨削速度先增加后减小,磨削速度80m/s为其转折点。磨削力随着单颗磨粒切厚的增大整体上呈上升趋势,但是当切厚小于某一临界值时,磨削力变化并不明显,磨削比能却急剧降低,而且磨削速度提高,该临界值变大。因此,磨削速度的提高有利于降低磨削力和磨削比能,适当增加单颗磨粒未变形切厚并不会恶化加工质量。     

蜂窝夹层板动力分析的Hamilton体系与辛算法

将蜂窝夹层板动力分析从Lagrange体系改换为Hamilton体系。通过作者早已提出的一条简单而统一的新途径,建立了蜂窝夹层板动力学的相空间非传统Hamilton变分原理,并从该原理推导出相应的Hamilton正则方程、边界条件与初始条件。然后基于这种相空间非传统Hamilton变分原理,提出蜂窝夹层板动力响应分析的辛空间有限元-时间子域法,算例的数值结果表明,这种新方法的计算精度与效率都明显高于国际上常用的Wilson-θ法和Newmark-β法。     

基于马蹄涡模型的飞机尾流介电常数分布的快速建模方法

为便于研究飞机尾流电磁散射特性,提出了一种飞机尾流介电常数分布的快速建模方法。根据马蹄涡模型得到飞机尾流的诱导速度场,并利用Euler方程和等熵流方法求出了尾流的热力学参数分布,进而得到介电常数分布。同时,提供了一种将针对一种飞机计算出的结果外推到另一种飞机上的方法,避免了重复计算。该方法具有计算量小、涉及参数少的特点,是一种快速简便地模拟飞机尾流介电常数分布的方法。     

自适应差分进化算法在气动优化设计中的应用

以实数编码的差分进化（DE）算法为基础,引入种群熵估计方法分析种群个体的分散程度,自适应地调整设计变量的搜索范围。采用Navier-Stokes方程作为主控方程计算翼型气动性能,分别采用标准遗传算法（SGA）、基本DE算法和自适应差分进化（ARDE）算法作为气动性能优化算法进行了针对翼型的气动优化设计。函数测试实例表明,ARDE算法具有更好的收敛稳定性和收敛速度。并针对翼型气动优化问题的特点,分析了参数设置对ARDE算法优化结果的影响。实验结果对比表明,ARDE算法得到了更好的优化结果。     

风险可能数——一种基于最大信息熵理论的风险度量和风险排序新方法

分析了风险优先数（RPN）方法中严重性S、发生率O和探测度D这3个评价指标的离散性与得分主观性不足。基于信息熵定理和最大信息熵推论,指出了RPN方法在评价风险不确定程度时,存在函数方差的依赖性和未能均衡各种风险要素的不合理性。针对多维信息的不确定性问题,分析了如何合理选取风险评价指标和权重分配。为了实现对风险程度的一致性测量,基于公理化的假设条件,给出了一种区别于RPN的风险可能数(RPoN)的定义和计算方法,并证明了RPoN方法能够一致性地用于风险的不确定程度评价。实验数据结果表明：RPoN方法用于风险的定量计算以及进行风险排序的效果优于RPN方法。