基于平衡核函数聚类的飞行航迹数据分析方法

目前,使用数据挖掘的方法对目标的飞行航迹进行分析来确定航迹类别具有许多应用价值。飞行航迹数据具有维数高、交连多、可分类性能差等特点,要做到尽可能精确的聚类和分类十分困难。文章立足提高飞行航迹数据聚类分析的准确性,在航迹特征数据的预处理阶段,提出了一种平衡核函数的K-均值聚类方法,可以解决高维特征数据带来的奇异性,还能提高交叠样本的聚类性能;设计了一种模糊支持向量机的算法框架实现航迹的分类。通过实际飞行航迹数据集测试了设计框架下航迹聚类和分类识别的有效性,在实际工程上具有广泛的应用前景。     

State of art on energy management strategy for hybrid-powered unmanned aerial vehicle

New energy sources such as solar energy and hydrogen energy have been applied to the Unmanned Aerial Vehicle(UAV), which could be formed as the hybrid power sources due to the requirement of miniaturization, lightweight, and environmental protection issue for UAV. Hybrid electrical propulsion technology has been used in UAV and it further enforces this trend for the evolution to the Hybrid-Powered System(HPS). In order to realize long endurance flight mission and improve the energy efficiency of UAV, many researching works are focused on the Energy Management Strategy(EMS) of the HPS with digital simulation, ground demonstration platforms and a few flight tests for the UAV in recent years. energy management strategy, in which off-line or on-line control algorithms acted as the core part, could optimize dynamic electrical power distribution further and directly affect the efficiency and fuel economy of hybrid-powered system onboard.In order to give the guideline for this emerging technology for UAV, this paper presents a review of the topic highlighting energy optimal management strategies of UAV. The characteristics of typical new energy sources applied in UAV are summarized firstly, and then the classification and analysis of the architecture for hybrid power systems in UAV are presented. In the context of new energy sources and configuration of energy system, a comprehensive comparison and analysis for the state of art of EMS are presented, and the various levels of complexity and accuracy of EMS are considered in terms of real time, computational burden and optimization performance based on the optimal control and operational modes of UAV. Finally, the tendency and challenges of energy management strategy applied to the UAV have been forecasted.     

应用遗传算法优化低/零相关区序列偶

介绍遗传算法的特点和低/零相关区序列偶的概念。讨论用遗传算法优化两个字节长度内(63长以内)的低/零相关区序列偶。通过实验发现,所搜到的序列偶具有比较理想的低/零相关区和很高的主峰值。     

航天器壳体压力自动加载系统的研究

航天器壳体的压力加载实验对于航天器的安全飞行具有十分重要的意义。研究并建立了航天器壳体水压自动加载系统的数学模型,针对该系统的高度非线性以及高低压特性显著不同的特点,利用误差及误差导数构造了一种变比例因子的模糊PD控制器。采用一种新型的遗传算法对控制器系统参数进行寻优。针对模糊控制器控制规则表与量化比例因子的不同特点,分别采用两种不同的编码方法,进而采用两种不同的遗传操作算子与遗传操作概率。通过MATLAB与C 语言接口编程实现对系统的仿真设计。实验表明该方法取得了良好的压力加载效果。     

航空燃油柱塞泵滑靴油膜的多目标优化设计

以锥形转子球面斜盘轴向燃油柱塞泵为研究对象,在分析滑靴油膜设计中的摩擦功率损失、泄漏功率损失、容积效率随滑靴的机械结构参数变化的基础上,基于遗传算法对上述多变量、多目标优化问题进行计算.权重系数法优化结果表明:优化后燃油柱塞泵设计点的摩擦功率损失和泄漏功率损失减少了7%左右,容积效率略微提升,并且优化得到的机械结构参数在不同转子转角和柱塞倾角的情况下也显示出性能上的优势,从而证明了多目标遗传算法对设计航空燃油柱塞泵油膜静压润滑是一种有效的方法.     

考虑依赖性的多部件系统状态维修优化仿真建模

针对多部件系统状态维修决策建模存在的不足以及现有模型难以推广到实际应用的问题,提出考虑经济、结构和随机3种依赖性的多部件系统仿真建模和优化方法.首先,利用Gamma退化过程对部件退化进行描述,并给出模型参数估计方法.然后,结合多部件系统的维修作业流程、组成关系和故障历史等信息,分别提出经济依赖性强度矩阵、结构依赖性可达矩阵和随机依赖性概率矩阵对3种依赖性进行建模.最后,同时考虑部件级和系统级决策,构建多部件系统期望周期费用仿真模型,并针对该仿真模型特点,提出了用单纯形算法(NMA)改进的遗传算法(GA)优化求解的过程.某电传系统实例仿真结果表明:多部件系统的3类依赖关系对维修决策的影响不可忽略,考虑依赖性和成组维修的存在能够节省平均维修费用,且使得维修决策优化更加符合实际,验证了所建模型和优化方法的有效性.     

一种三维并行自适应计算方法

基于串行网格划分软件METIS与并行化消息传递编程接口（ MPICH2）对现有串行自适应程序进行简单的并行化改造,给出了一种三维可压缩无粘流数值模拟的并行自适应方法。首先利用单个进程调用METIS,串行划分网格;然后对所有进程并行计算以获得初始网格下的流场解;再次利用单个进程对整个流场运用自适应方法进行局部网格加密并调用METIS串行划分网格;最后全部进程在流场初始解的基础上继续并行计算,以获得自适应网格下的流场解。数值模拟算例验证了此方法的可靠性与高效性。     

工程用粘塑性本构模型材料参数确定方法研究

通过对W alker模型中各参数物理意义的分析,初步建立了工程用粘塑性模型的参数拟合方法,并以AISI 316L材料为例,初步验证了该方法的可行性。     

分级型进化算法及其在翼型跨声速气动优化中的应用

提出了变精度模型的分级型进化算法并对初始翼型为NACA0012的二维翼型进行了跨声速流动下的形状增升优化。借鉴自然进化中不同进化阶段个体适应度评估环境不同的机理，构造了分级精度模型以加速优化过程。对翼型进行了给定气动条件下的形状增升优化，给出了优化结果，并与传统基因算法及单精度模型算法结果进行了对比。     

基于小生境遗传算法和RANS方程的平面叶栅气动优化设计

发展了一种将小生境遗传算法与RANS方程数值求解相结合的平面叶栅全局优化设计方法.该方法针对遗传算法的搜索原理和平面叶栅的气动外形特点, 提出了与之相适应的Bezier曲线参数化表达, 构造了用于优化设计的适应度函数.优化设计变量是平面叶栅的参数化Bezier曲线特征多边形控制点坐标, 目标函数为极大化叶栅的升阻比, 约束条件综合考虑了叶栅的进出口几何安装角及叶片强度和性能等要求, 约束条件的处理采用松紧罚函数法.优化得到的叶栅升阻比比初始叶栅提高了8.3%.