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。     

卫星遥测数据短时CEEMDAN-PSO-ELM预测模型

针对卫星遥测数据变化类型众多而导致传统预测模型难以准确预测的问题,提出一种基于自适应噪声完整集成经验模态分解(CEEMDAN)-粒子群(PSO)-极限学习机(ELM)的组合预测模型。首先对遥测序列进行CEEMDAN分解,以降低序列的非线性;然后利用PSO对ELM预测模型的输入权值和隐含层偏差进行优化;最后利用PSO-ELM预测模型分别预测分解后的序列,依次相加得到最终预测结果。将其应用在某在轨卫星实测数据中,与传统的预测模型比较。结果表明:该方法在平均绝对误差、平均绝对百分误差、均方根误差、标准均方误差指标上均最小,在曲线拐点处与真实数据最为接近。证明该模型能实现准确预测的功能。     

基于PSO算法的航空发动机起动燃油控制

针对航空发动机起动过程燃油流量优化控制的实时性要求, 提出一种新的航空发动机起动燃油控制方法——基于粒子群优化（PSO）算法的非线性预测控制.该方法在建立最小二乘支持向量机（LS-SVM）预测模型的基础上, 运用PSO算法实现其滚动优化功能.经实例验证, 燃油流量经过PSO算法优化控制后, 高低压转子转速的超调量减小, 并且其稳定的时间比没有经过优化控制的要快上56 s.由仿真结果可知, 该方法可以用于航空发动机起动过程燃油控制, 当给定的约束条件足够精确时, 能以较高的精度计算出最佳供油规律.      

基于改进的粒子群优化算法的无人作战飞机航路规划

事先针对敌方防御区内的威胁部署和目标的分布情况,对无人作战飞机的飞行航路进行整体规划设计,可以综合减小被敌方发现和反击的可能性、降低耗油量,从而显著提高UCAV执行对地攻击(或侦察)任务的成功率.在对粒子群优化技术研究的基础上,将一种用于解决TSP的PSO算法加以改进,引入模拟退火的策略思想,借以克服PSO算法易陷局部最优的早熟现象,并在UCAV航路规划中加以运用.仿真实验表明,该算法简易而有效,用其优化出的航路能够满足UCAV飞行任务规划的需要.     

基于动态时差和粒子群算法的导弹技术保障人力资源优化配置方法

针对导弹技术保障中人力资源使用大起大落现象,将粒子群算法运用到网络计划的资源均衡优化中。研究了资源均衡优化问题的评价模型,引入了基于动态时差的优化方法,提出了基于粒子群算法的资源均衡优化方法,选取了一个算例进行了实例验算,验证了该方法在导弹技术保障人力资源优化配置中的可行性和有效性。     

基于粒子群算法的海上风机叶片优化算法研究

提出了一种针对不同风场条件提高海上风力发电机叶片气动效率的方法.风力发电机叶片是风机效率的核心部件,叶片在不同海上风场条件下功率差别很大,这导致了风机效率的降低.通过引入改进粒子群优化算法(PSO),基于修正动量叶素理论(BEM),对叶片沿展向的弦长分布和扭转角进行针对特定风场条件的气动优化.以美国再生能源实验室提供的5MW海上风机叶片作为算例,结合我国东海风场条件,叶片优化后平均功率提高了6.7％,取得了理想效果.结果表明,该优化方法具有较高的气动优化效率.     

Robust design of NLF airfoils

 A robust optimization design approach of natural laminar airfoils is developed in this paper. First, the non-uniform rational B-splines (NURBS) free form deformation method based on NURBS basis function is introduced to the airfoil parameterization. Second, aerodynamic characteristics are evaluated by solving Navier-Stokes equations, and the γ-Re_θt transition model coupling with shear-stress transport (SST) turbulent model is introduced to simulate boundary layer transition. A numerical simulation of transition flow around NLF0416 airfoil is conducted to test the code. The comparison between numerical simulation results and wind tunnel test data approves the validity and applicability of the present transition model. Third, the optimization system is set up, which uses the separated particle swarm optimization (SPSO) as search algorithm and combines the Kriging models as surrogate model during optimization. The system is applied to carry out robust design about the uncertainty of lift coefficient and Mach number for NASA NLF-0115 airfoil. The data of optimized airfoil aerodynamic characteristics indicates that the optimized airfoil can maintain laminar flow stably in an uncertain range and has a wider range of low drag.     

基于多级优化的粒子群算法在航迹规划中的应用

针对粒子群算法后期存在寻优效率降低、收敛缓慢等问题,提出了多级优化算法。该算法具有局部快速收敛特性,通过对粒子群所生成的最优粗略解进行局部最优处理,从而能够快速地从粗略解中提取出全局最优信息,将粗略解变为最优解。仿真结果显示,该组合算法能将粒子群算法的全局搜索特性和多级优化算法的局部优化特性有机结合起来,达到了准确而快速生成路径的目的。     

应用支持向量回归机探索发动机VSV调节规律

发动机可调静子叶片（VSV）调节规律极其复杂,通过挖掘快速存取记录装置（QAR）数据对VSV调节规律进行了深入研究。首先,通过PW4077D发动机健康状态的QAR数据,建立基于粒子群优化（PSO）算法的支持向量回归机（SVR）模型,来探索VSV调节规律;然后,利用后续航班数据对PSO-SVR模型进行验证,并将验证结果与传统的PSO-BP神经网络模型进行对比;最后,应用PSO-SVR模型进行发动机故障诊断。研究结果表明:PSO-SVR模型的回归预测精度优于PSO-BP神经网络模型,能够准确反映VSV的调节规律。可将其用于发动机的状态监控和故障诊断,亦可为VSV控制系统设计提供参考。      

Direct thrust control for multivariable turbofan engine based on affine linear parameter-varying approach

A novel turbofan Direct Thrust Control(DTC) architecture based on Linear ParameterVarying(LPV) approach for a two-spool turbofan engine thrust control is proposed in this paper.Instead of transforming thrust command to shaft speed command and pressure ratio command, the thrust will be directly controlled by an optimal controller with two control variables. LPV model of the engine is established for the designing of thrust estimator and controller. A robust LPV H∞filter is introduced to estimate ...