考虑工程约束的高可信度气动外形优化设计

实际气动设计中遇到的工程问题较为复杂,然而能够用于实际工程设计的高可信度气动外形优化设计工具较少.基于飞行器设计工程实际中的各种复杂气动约束和几何约束要求,集成高可信度非结构网格RANS方程求解器、弹簧比拟网格变形技术、FFD外形参数化、RBF代理模型、粒子群优化器,构建多设计点气动外形优化设计工具,并应用于先进低速层流翼型和高亚声速超临界机翼的气动外形优化设计中(包括单设计点和多设计点),进行考虑/不考虑气动约束和几何约束的气动外形优化设计分析.结果表明:多设计点气动外形优化设计工具有效,约束条件和智能优化器自动有效地引导了层流翼型和亚声速机翼外形的有利改变.     

基于混合粒子群算法的机场停机位优化分配问题研究

合理且高效的停机位分配方案是提高机场运营效益的重要手段之一。通过对航班占用停机位特性的分析,以旅客步行距离最短和停机位空闲时间均衡为目标函数建立优化模型,设计一种基于遗传算法与PSO算法相结合的混合粒子群算法对其求解,最后运用试验数据来说明该算法求解停机位分配问题的可行性。     

自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制

针对现代航空发动机是一个具有不确定性的强非线性系统,提出了一种基于自适应PSO网络整定的航空发动机全程滑模控制方法。设计了一类全程滑模面非线性函数,函数中含有变参数指数函数,其参数由一种新的自适应粒子群学习算法(PSO)结合RBF神经网络来整定。全程滑模控制保证了控制系统的全程鲁棒性,同时,由稳态误差收敛速度和滑模抖振幅度建立参数优化指标,用自适应PSO神经网络快速搜索当前的全局最优点。仿真结果表明,所设计的控制器取得了良好的效果,削弱了抖振。     

基于云自适应粒子群算法的高压转子复杂接触有限元模型参数修正

为建立更加准确的航空发动机高压转子的有限元模型,提出一种修正有限元模型描述航空发动机复杂接触的方法.将修正问题转化为求解定义在时域的误差函数的极小值,运用云自适应方法动态调整粒子群算法的惯性权重,使得算法在接近较优解时,惯性因子分布在云低端,有利于收敛得到更优解;当问题解较差时,其惯性因子分布在云顶端,有利于跳出局部极小点,扩大搜索范围.以仿真算例和实际航空发动机高压转子模型为例,通过与相关算法的修正结果比较,证明该算法是可行且有效的.      

熵判别粒子群优化算法在发动机模型修正中的应用

因生产、安装工艺差别导致单台发动机部件特性的差异,使得模型计算结果与单台发动机的性能差异较大,提出了一种基于熵判别粒子群优化算法.通过判别粒子群的熵值,调整种群的多样性,对适应度差的粒子进行迁移,克服了易陷入局部极小点的缺陷.从仿真结果可知:基于熵判别粒子群优化算法的修正效果显然优于影响系数矩阵的修正方法.经验证,模型修正后的低压涡轮出口温度等8个目标性能参数的误差在1%以内,达到较好的修正效果,使单台发动机模型能够与真实发动机进行匹配.      

基于CST参数化方法气动优化设计研究

翼型及机翼优化设计中,设计变量的个数对优化算法的收敛速度及代理模型的精度有很大的影响.因此,在精确描述翼型的同时,发展较少设计变量的翼型参数化方法对翼型优化设计有着重要的意义.本文基于CST(class function/shape function transformation)翼型参数化方法对Kriging模型的预测精度进行研究,并采用改进的粒子群优化算法构建气动优化设计系统.某亚声速机翼单点减阻设计及超临界翼型的稳健性设计表明该系统具有较高的设计质量,方法可靠,有较高的工程应用前景.     

飞机燃油测量传感器优化布局技术

实时、准确地测量出飞机各油箱的剩余油量,对飞机飞行安全十分重要.为了提高飞机燃油的测量精度,设计了一种基于粒子群算法(PSO)的燃油测量传感器优化布局方法.首先,引入燃油实体的概念,建立了某机翼复杂、带隔断多腔油箱CAD模型及箱内燃油实体模型;其次,基于Unigraphics NX(UG)二次开发,完成了飞机不同姿态下、复杂不规则多腔油箱燃油体积的解算;再次,提出了飞机油箱最大燃油可测区(LMR)的概念,并以此作为优化目标进行传感器优化布局;最后,引入可设置边界距离因子(BDF),解决了传感器布局时与油箱壁距离过近的问题.结果表明,该方法实现了多根燃油传感器的布局,可以不受油箱形状和大小的限制,有效避开了油箱内部的干涉区域,保证不同飞行姿态下油量测量的连续性,并使得飞机燃油的可测范围达到较高水平.      

粒子群优化粒子滤波的接收机自主完好性监测

接收机自主完好性监测（RAIM）是航空卫星导航接收机必不可少的功能,为保持全球卫星导航系统（GNSS）在卫星发生故障时系统性能不降级,需要对卫星故障进行检测和隔离。针对接收机观测噪声非高斯分布的特点,提出一种基于粒子群优化粒子滤波（PSO-PF）的故障检测和隔离算法。通过粒子群优化粒子滤波对状态估计进行一致性检验实现故障检测。采集实测数据验证算法的检测性能,并与基于基本粒子滤波的完好性监测算法进行比较,结果表明:本文所提算法在非高斯测量噪声下可检测并隔离全球定位系统（GPS）故障卫星,其性能优于基于基本粒子滤波的完好性监测算法性能,对研究北斗卫星导航系统（BDS）接收机自主完好性监测具有一定的意义。      

BLDC电机温度退化多段Wiener过程建模

无刷直流（BLDC）电机应用广泛,其温度退化过程呈现多段性,需建立多段退化模型,而模型参数较多时,参数估计过程对初始值敏感且易陷入局部最优。首先,针对电机的加速退化数据进行研究,采用正态加权平均（Gauss滤波）的方式滤波,改进实际数据在模型参数的估计中的应用。然后,引入转换函数对Wiener模型改进,建立多段Wiener模型。其次,以极大化似然函数进行参数估计,计算时采用改进粒子群优化（PSO）算法得到估计值,对比非线性模型的残差的正态性,同时分析各模型理论寿命分布及实际该批次失效分布,确定多段模型合理性;得到的模型结果说明电机在退化过程中发生了退化机理的改变,且变换速度快。最后,以非线性模型不同时刻的寿命分布给出该应力下电机的寿命预测,这对电机的预测与健康管理（PHM）有重要意义。      

导弹垂直发射转弯规律优化设计

防空导弹垂直发射转弯控制是一非线性最优控制问题。在优化设计垂直发射转弯规律时,粒子群算法存在易早熟而陷入停滞问题,而变尺度法对俯仰角规律初值敏感容易发散,且计算量大。利用粒子群算法无需手动设定初始值、速度快的特点,将其优化结果作为后者的初始值,然后利用变尺度法较强的局部搜索能力逼近最优解。采用这2种算法简单串联的方法优化得出的垂直发射转弯控制规律,经仿真验证可满足速度、攻角、过载等约束条件,俯仰角速度和攻角变化规律与工程经验一致。