多碎片移除过程中的路径优化

采用蚁群优化算法对多碎片移除过程中的路径优化问题进行研究，然后采用改进的最速下降法对移除每块碎片的时间进行合理优化，进一步降低总的速度增量需求.对比轨道高度、轨道倾角或者升交点赤经的顺序后发现，采用蚁群算法优化之后的顺序移除碎片可以大大节省轨道转移所需要的速度增量.选取中国空间活动产生的三组碎片进行优化计算，结果显示在相同的任务时间内，优化后的顺序可能不同于轨道高度、倾角和赤经的顺序，并且优化顺序可以节省更多的速度增量.另外，任务时间也会对碎片的最佳移除顺序产生影响.      

基于多可信度代理模型的尾喷管优化设计

尾喷管是飞行器机体/推进一体化设计中的关键部件之一,直接影响着飞行器的推阻匹配、俯仰力矩配平等特性。为了提高尾喷管优化设计效率,建立基于多可信度代理模型的多目标优化模型。以基于粗网格、无黏模型的CFD 结果作为低可信度数据,以基于细密网格、SST k-ω 湍流模型的CFD 结果作为高可信度数据,将最大化推力系数、升力系数和俯仰力矩系数作为优化目标,构建Cokriging 模型,并结合NSGA-Ⅱ算法得到Pareto 解集。结果表明：以上三个目标分别提升了2.94%、13.0% 和40.6%,误差低于0.5%,并进行了敏感性分析;优化后流场波系结构更为复杂,改变了壁面压强分布规律;与Kriging 模型相比,Cokriging 模型具有相当的预测性能,构建时间成本节省了62%。