试车数据驱动的涡轴发动机起动过程模型辨识

针对传统的采用解析法建立涡轴发动机起动过程模型复杂的问题,提出了一种基于变步长萤火虫算法优化的有外部输入的非线性自回归网络(CSFA-NARX)的涡轴发动机起动过程模型辨识方法。以涡轴发动机起动过程试车试验数据为数据样本,利用CSFA-NARX网络模型辨识得到涡轴发动机起动过程模型,并采用留一交叉验证方法对辨识模型的性能进行验证。结果表明：得到的辨识模型输出参数,如燃气发生器转速n_g、输出轴转速n_r和涡轮后温度T₄都较好地逼近了试车实测数据,各参数验证样本最大相对误差平均值分别为0.90%、1.51%、和2.01%;在相同训练与验证样本情况下,得到的辨识模型精度优于采用萤火虫算法优化的NARX网络(FA-NARX)、NARX网络和变步长萤火虫算法优化的BP网络(CSFA-BP)模型精度。     

动静圆柱坐标系下N-S方程的分区算法及子域干涉处理研究

耦合了相对和绝对圆柱坐标系下三维Navier-Stokes方程,统一了动子域和静子域的控制方程;在子域计算中,采用高分辨率的三阶ENN格式及LU-SGS隐式解法;在子域干涉处理中,研究并对比了动静子域干涉面的重合处理与重叠处理;最终发展了一种新的既高效又准确的分区算法。通过对某带进口导叶的三级跨声速轴流压气机叶栅内三维紊流流场的数值模拟,验证了该分区算法的有效性,计算结果与实验数据吻合较好。     

多径信道下基于恒模算法的遥测信号盲均衡

运载火箭在塔架静态测试时易受多径衰落影响,导致遥测信号产生码间干扰。本文对PCM-FM体制遥测信号的多径信道使用恒模算法(CMA)进行盲均衡研究,针对遥测信道中的码间干扰展开理论分析和Matlab仿真,并搭建盲均衡功能测试平台开展实验验证。结果表明:CMA收敛速度高、误码率低,对多径干扰具有较好的鲁棒性和实用性。     

ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。     

具有栅瓣抑制功能的非等间距光学相控阵芯片研究

光学相控阵(optical phased array, OPA)作为一种激光扫描技术,具有扫描速度快、精度高、损耗小和易于集成化等优点,在光通信、无人驾驶、激光雷达和航空航天等领域具有广泛的应用前景。为了抑制旁瓣的产生,要求工作波长大于OPA的阵元间距,导致远场主瓣附近必然产生栅瓣,降低OPA扫描精度和扫描范围。提出了一种具有栅瓣抑制功能的非等间距OPA芯片,可实现宽视场、高精度的光斑偏转效果。采用遗传算法优化64路非等间距OPA阵元间距,得到最低栅瓣的阵元分布,实现最佳的栅瓣抑制效果。实验结果表明,在1500～1600 nm波长范围内,优化后波导最小间距为2.2μm,最大间距为11.4μm,芯片远场光斑可实现20°×10°的二维扫描角度,且对旁瓣的抑制作用显著。     

航空发动机的智能神经网络自适应控制研究

针对结构复杂、模型不确定、强非线性的航空发动机对象,提出一种综合模糊推理、神经网络自适应和PID简单控制各自优点的控制方案.在改进模糊PID控制器的基础上,进行了新型智能型神经网络控制器的设计,并提出离线混沌蚁群优化与在线误差反传调整相结合的优化方法.应用具有良好泛化能力的最小二乘支持向量机进行系统辨识,对某型航空发动机进行了设计点处的线性和非线性模型控制仿真.结果表明:控制系统具有满意的动、静态性能和较好的鲁棒性,验证了该方案的可行性和有效性.      

航空声纳浮标定位的数据融合方法研究

声纳浮标由于受到多种随机因素的干扰,定位精度相差很大,在对具有一定散布海域的潜艇目标进行探测时,往往会投放多枚定位浮标,出现数据冗余的现象。针对这一问题,本文提出了浮标定位算法中的一种数据融合算法;并分析了加权融合和非线性最小二乘数据融合的方法,最后通过仿真验证了这种算法的有效性和可行性。     

加油控制失效时飞机通气系统性能计算

飞机地面压力加油系统通气能力计算是飞机燃油系统设计的重要环节.基于流体网络算法,给出了飞机地面压力加油系统和通气系统的计算模型,并对某型飞机地面压力加油控制失效时,油箱通气系统的通气能力进行了计算,获得了油箱承受的压力.通过计算结果与最大压力限制的比较,验证了地面加油通气系统的通气能力.模型对飞机地面压力加油通气系统的设计具有指导意义.     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

基于遗传算法的液体火箭发动机参数优化

建立了液体火箭发动机系统设计的仿真模型和多目标优化模型,采用组合优化策略和遗传算法,针对全流量补燃循环发动机,进行了不同设计变量和目标函数下发动机性能参数的优化,求得全局最优解.计算结果表明,遗传算法是解决该类问题的有效方法,可为其它类似发动机的优化提供一定的指导作用.