基于改进准则法的复合壳阻尼结构拓扑减振动力学优化

针对复合壳阻尼结构的拓扑减振优化问题，以约束阻尼层的有限单元为设计变量，采用体积比、模态频率和振型为优化约束条件，构建以多模态权重系数的结构模态损耗因子数值关系为优化目标函数的拓扑减振优化模型。为了拓展优化目标灵敏度具有不局限于某一变密度法插值模型的形式，推导了数值表达式的一般函数式。动力学优化中优化目标灵敏度正、负数集共存，使得非凸性的目标函数设计变量出现负值或优化函数寻优于局部极值点。为此，推导出复合壳阻尼结构的全域灵敏度改进优化准则法迭代格，以确保每次迭代域均为全域设计变量集。结合有限单元法编程实现了复合壳阻尼结构改进准则法，并对复合壳结构进行拓扑减振优化分析。结果表明：在敷设体积减为全覆盖的50%时，复合壳结构的模态损耗因子增减偏差为10%，具有提升减振的轻量化设计目的；各阶目标函数和拓扑构型所需的迭代次数少，中间密度区域较小，多阶优于单阶模态优化函数，易于获得全域寻优的有效减振。     

新冠疫情背景下航空物流网络的鲁棒优化

为应对新冠疫情影响背景下客机航线中断导致客机腹舱运力减少的风险，以最小的成本提升航空物流网络的鲁棒性，提出不确定客机腹舱运力情境下全货机航线配机及路径优化问题研究。以网络总成本最小化为目标，考虑“客机腹舱+全货机”的运输方式、城市间的航空货运需求、运输距离等因素，建立了客机腹舱运力不确定环境下航空物流网络鲁棒优化模型，并采用列与约束生成（C&CG）算法对模型进行有效求解。通过S货运航空公司案例数据，研究航空物流网络航线优化布局问题。通过案例分析证明，运用两阶段鲁棒优化方法，可有效降低航空物流网络受客机腹舱运力减少导致的成本变动；在客机航线完全中断的状况下，所提方案可以降低航空物流网络20.7%的成本。运用两阶段鲁棒优化方法有利于决策者灵活进行全货机配机选线，在客机腹舱运力不确定影响背景下兼顾航空物流网络的经济性和鲁棒性。     

基于非线性变换的加速度计误差标定与补偿CSCD

为提高三轴加速度计测量精度,分析其误差来源和产生机理,建立了误差模型;根据误差模型和重力场幅值不变特性,推导出非线性观测方程。引入两个未知的参数向量,通过数学变换把非线性观测方程变形为关于新未知参数的线性方程;然后采用批量最小二乘法求出新的未知参数,并根据误差模型参数和新未知参数之间的关系,利用逆解析运算求出对应的零点偏差、灵敏度误差和三轴不正交误差。实验结果表明,加速度计正负误差峰值间距可以减小100倍左右,精度可达10-3m/s2,并具有很好的可重复性。该方法算法效率较高,补偿效果显著。     

供热系统集约化运行的能耗监测及节能调节问题探讨

对我校供热系统的现状进行了分析；指出了锅炉热效率及能耗监控方面的不足，并针对锅炉热效率提高和二次网循环泵变频调节进行了节能分析计算；同时根据我校实际情况对循环泵设备配置及控制进行了分析，提出了要加强技术指标量化考核和能耗监测，提高效率、节能降耗，实现供热系统的科学化、集约化运行。     

存在外部干扰的网络控制系统故障检测和优化

针对存在时延和丢包的网络控制系统,研究了系统的故障检测滤波器设计和优化设计问题.通过泰勒展开将未知时延处理成外界干扰,采用伯努利随机过程来描述丢包现象.设计观测器产生残差信号,将故障检测问题转化为H∞滤波问题.通过Lyapunov函数方法分析了系统的稳定性.以线性矩阵不等式的形式给出了滤波器存在的充分条件和求解方法.为进一步提高系统对故障信号的灵敏度,采用了一种优化设计方法对故障检测系统进行了优化.最后通过仿真验证了算法的有效性.     

基于SP-ABC算法的数控铣削参数优化

针对铣削加工中成本最低的优化问题,采用一种改进的人工蜂群(SP-ABC)算法对铣削参数进行优化.在基本ABC算法的基础上,嵌入粒子群(PSO)算法,以提高算法的局部寻优能力.此外,不同于传统的单工序优化,建立的优化目标模型,在考虑实际生产过程中的各种约束条件下,可同时对粗、精两个阶段多道工序同步进行优化.计算机仿真结果表明,相较其他的基本算法,该算法能够找到更优的铣削参数组合,从而实现铣削加工过程的成本最低化.     

基于支持向量机和粒子群算法的钛合金铣削加工参数优化

钛合金材料在加工过程中受铣削力影响易于产生变形而影响加工效果,为保证加工质量,提高生产效率及降低加工成本,研究切削加工参数的合理选择非常重要.对钛合金材料Ti6Al4V铣削加工进行有限元数值计算,结合试验设计方法构建了基于支持向量机的切削力预测模型,以材料去除率为优化目标,提出了一种基于支持向量机和粒子群算法的优化方法,对钛合金铣削加工参数进行了优化.结果表明,该方法准确、高效、可行,为钛合金加工工艺参数优化提供一种新的方法,具有良好的推广价值.     

低轨卫星月影事件预报优化

针对卫星月影问题,提出了一种低轨卫星优化的月影预报策略,可以有效提高目前低轨卫星在轨管理时对月影事件预报的效率.结合仿真对产生月影事件的太阳、地球、月球的三体关系进行了分析,首先给出了月影产生的解析分析方法,并通过对一个三维月影影响模型的分析,得到了月影影响区间的判定要素——月影临界角;然后进一步通过对月影临界角的分析,提出了基于太阳与白道面的位置关系和月影临界角对低轨卫星月影事件的优化预报方法;最后基于大量的随机低轨卫星场景对本方法的正确性进行了验证.研究结果表明,此方法能够较大地提高月影预报效率,可以将月影预报频率从每月1次降低到每年2次,从而简化了低轨卫星在轨运行管理的任务复杂度,为卫星的在轨可靠运行提供支持.     

基于动态逆-滑模的高速飞行器控制器设计

吸气式高超声速飞行器巡航状态下飞行环境复杂,建模时存在非线性以及参数摄动.基于小扰动假设的传统经典控制理论难以适应当前任务对鲁棒性的要求,对此提出了一种非线性动态逆-滑模控制律改进方法.通过对吸气式高超声速飞行器模型精确反馈线性化得到解耦形式的线性方程,为速度和高度设计出动态逆控制律来抵消非线性特性,在动态逆的基础上采用滑模变结构来补偿参数摄动带来的误差.仿真结果表明,所设计的控制方法具有良好的动态性能及鲁棒性.     

基于遗传算法-序列二次规划的涡扇发动机最低油耗性能寻优控制

航空发动机性能寻优控制可充分挖掘发动机潜力,大幅提升发动机性能。燃油消耗率是发动机的一项重要技术指标,对燃油消耗率进行优化,其经济意义及作战效能十分明显。针对飞机巡航状态下发动机节油特性进行研究,在保证航空发动机推力不变及安全工作(如保证发动机不超温、不超转、不喘振等)的前提下,使燃油消耗率最小。以所建立的双转子混合排气加力式涡扇发动机非线性数学模型为研究对象,提出了一种基于遗传算法-序列二次规划(GA-SQP)混合优化算法,该优化算法充分发挥了遗传算法和序列二次规划算法的优势,同时在一定程度上克服了两者的缺点,利用Matlab对该优化算法进行了仿真分析。在随机选取的10个飞行状态点对航空发动机最低油耗模式性能寻优控制进行研究后发现:基于GA-SQP混合算法的优化控制可平均降低油耗3.61%(采用基于遗传算法的优化控制则为3.68%),基于GA-SQP混合算法的优化控制的平均耗时为基于遗传算法的优化控制的23.4%。仿真结果表明,基于GA-SQP混合算法的优化控制无需人为设置初始解,不仅能达到与基于遗传算法的优化控制基本相同的优化控制效果,同时还可大幅降低计算量,提高了计算效率。