基于性能及轻量化的新型风力机叶片优化设计研究

针对复合材料风力机叶片形状复杂,采用传统的复合材料层合板理论难以建立叶片质量计算数学模型的缺点,本文提出了将叶片的质量计算转化为叶片曲面的面积计算模型。基于修正的风力机空气动力学理论,在叶片全部产生功率区域内采用作者全新设计的风力机CQU-A翼型系列进行翼型沿叶片展向分布设计,验证了该翼型族具有较高的气动性能;针对变桨距风力机,以最大功率系数及最小叶片面积为多目标优化模型,建立了新型2MW风力机叶片设计及优化数学模型。采用改进的多目标粒子群算法对风力机叶片进行优化设计,优化结果表明,相比初始风力机叶片,新叶片的工作性能有了较大的提高,叶片的表面积有了明显的降低,意味着叶片的质量有了显著的减少,降低了叶片的材料成本;同时叶根载荷也得到了有效的控制。该新型叶片的研究为设计出高性能轻质量低成本的风力机提供了理论依据。     

基于粒子群优化算法的不完全数据的处理

不完全信息下的数据挖掘是一个困难的问题,但它在实际决策中是不可避免的。在介绍几种处理方法的基础上,提出了基于粒子群优化算法的处理方法。对适应函数进行了讨论,实例表明该方法比较有效。     

一种新的有效的群签名方案

介绍了一种有效的群签名方案。该方案的安全性是基于译码问题的难度和线性码的纠删特性和ElGamal签名方案的安全性。已知[n,k,d]码和相应的数字签名方案,则签名和群公钥的长度分别是n+5和n2+5。对于方案的计算代价,签名过程除O(n)算术运算外基本上与ElGamal方案相同;打开签名的过程非常有效,只需O(d2)运算量。方案允许新成员加入群时不修改群公钥。通过向某些成员分发新的成员资格证书,可以将成员从群中删除。     

基于子模型方法的钉群连接结构强度分析研究

为了准确高效的进行飞机复合材料钉群连接结构的损伤分析和强度预测,研究了子模型方法在复杂连接结构分析中的应用技术,构造了包括总体模型和两级子模型的钉群连接结构分析模型体系,提出了子模型中螺栓连接结构的建模策略和复合材料结构损伤模拟的方法,确立了对应于损伤模式的结构破坏判据。采用本文提出的方法对波音787复合材料壁板进行接...     

利用粒子群支持向量机预测轴流压气机机匣壁面压力

建立了基于粒子群优化的轴流压气机机匣压力支持向量机预测模型.利用支持向量机的强大非线性映射能力,实现了对某型轴流压气机机匣压力时间序列的非线性预测,并运用粒子群优化算法对支持向量机的重要参数进行了优化,增强了预测模型对混沌动力学的联想和泛化推理能力,提高了预测的精度和稳定性.而针对发动机台架试验数据的预测结果证明了方法...     

基于改进PSO-SVM参数优化的发动机起动过程辨识

针对影响支持向量机辨识性能的核函数及相关参数,找出使辨识结果最佳的核函数;结合两种措施改进粒子群算法,优化相关参数,选择最佳的参数组合.对比 BP 神经网络和支持向量机对发动机起动过程的辨识结果,得到支持向量机的辨识精度和收敛时间优于 BP 神经网络,与起动数据基本一致.在训练样本存在噪声的情况下,验证了所建辨识模型具...     

基于动态因子的粒子群算法在航路规划中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)因其实现容易、精度高、调整参数少、收敛速度快等优点而在解决优化问题中得到了广泛的应用。分析了惯性权值及加速度因子对粒子群算法优化性能的影响,进而提出改进粒子群算法的方法:线性或非线性动态调整惯性因子,从而有效地提高算法的搜索能力;进行了仿真实验,仿真结果表明改进后的算法在全局搜优的速率与精度方面均有明显提高。     

运载火箭主动段自适应增广控制

针对运载火箭上升段在复杂飞行环境、大不确定性干扰和振动等因素的影响下,传统PID控制方法难以满足高品质控制需求的问题,进行了自适应增广控制(AAC)方法研究,以实现对运载火箭姿态的精确控制。在深入分析自适应增广控制系统整体构架的基础上,通过标称PID控制器设计与基于粒子群优化(PSO)的数字滤波器设计实现了刚体控制及对弹性振动的抑制;继而针对大范围干扰、不确定性和由于滤波器切换产生的弹性振动影响,设计了在线调整算法自适应调节PID控制增益,并对其工作机理与参数设计原则进行研究;然后设计干扰补偿回路和主动减载回路以减小内外扰动、弹性振动和风载荷影响;最后在弹性振动、风干扰和参数不确定性等因素同时作用的状态下进行仿真分析,验证了自适应增广控制系统能够有效应对运载火箭主动段复杂飞行环境的影响,大幅度提升综合控制性能,具有理论研究意义与工程应用价值。     

基于粒子群拍卖混合算法的空空导弹制导权移交技术

为解决超视距协同空战中的空空导弹制导权移交问题,首先对空空导弹制导权移交问题进行了数学建模,构建了我机对目标机制导优先权模型以及我机对空空导弹制导优先权模型,建立了空空导弹制导权移交的任务分配模型;其次为实现对大规模空空导弹制导权移交问题的快速寻优求解,提出了一种分布式的粒子群拍卖混合算法,该算法对粒子群算法进行了改进,并融合了拍卖算法的优点,可在较短的时间内获得较为合理的制导权移交方案,具有较好的动态性、全局寻优性能以及易于计算机编程实现等优点。最后,通过仿真实验证明了本方法的合理性和有效性。     

基于群相位量子化处理的新型高分辨率相位差测量方法

在群周期相位比对和群相位量子化处理的基础上,提出了一种新型高分辨率相位差测量方法。利用频率信号间群相位重合点的分布规律,在群相位重合点处建立测量闸门,将相位差的测量转化为以群周期为基础的短时间间隔测量,大大提高了系统的测量分辨率。通过公共频率源信号的引入和群相位量子化处理技术,降低了实际计数闸门开启和关闭的随机性,消除了传统测量中±1个字的计数误差,提高了短时间间隔的测量分辨率,从而有效地提高了相位差的测量分辨率。实验结果表明该方法的科学性和先进性,鉴于短时间间隔的测量分辨率可达10 -13 /s量级,通过MCU控制时间--相位差的转换,实际相位差的测量分辨率可达0.0001度,明显优于传统的相位差测量方法,同时该方法电路简单,成本低廉,在卫星导航系统主、备份原子钟之间的无缝切换、1pps信号的相位异常检测及星地间高精度时间同步方面具有广泛的应用。