基于飞行试验数据的双转子航空发动机 加减速瞬态模型辨识

为辨识航空发动机飞行过程中加减速瞬态模型,通过对某型航空发动机慢车至中间以及中间至慢车过程的飞行试验数据进行分析整理,将发动机上述加、减速过程简化为静态参数预测过程,利用3层前向人工神经网络,建立了某型发动机加、减速瞬态过程中的发动机关键参数预测模型,对发动机参数预测模型预测结果与飞行试验记录数据进行了对比分析,同时利用额外的飞行试验数据验证了辨识模型的泛化能力.结果表明:辨识得到的发动机模型在油门杆稳定时参数预测相对误差不超过3％,在油门杆动作期间参数预测相对误差不超过5％;验证点上辨识模型参数预测误差不超过3％.证明该型发动机参数预测模型可以很好地预测发动机瞬态过程中的参数变化情况.该方法为建立发动机其他状态的加、减速过程参数变化模型奠定了基础,也能为建立全包线范围内发动机瞬态参数预测模型提供参考.     

低雷诺数下小展弦比机翼的气动力优化设计

以固定翼式微型飞行器为研究背景,针对小展弦比机翼,将遗传算法与Navier-Stokes方程数值解法相结合,提出了一种以实数编码为基础的数值优化模型.流场数值模拟采用人工压缩方法,遗传算法采用锦标赛选择、自适应交叉和变异操作算子,对微型飞行器机翼选取五个设计点分别进行了升阻比优化设计.优化结果表明,本文的优化模型具有较高的搜索效率和显著的优化效果,五个设计点机翼的升阻比均提高30%以上.优化后的翼面接近椭圆形状,翼型前缘钝厚,尾缘向上拱起,这种形状能大大增加升力,降低诱导阻力,从而显著提高机翼的气动性能.     

基于混合人工鱼群算法的结构有限元模型修正

将模拟退火算法(SAA)与具有交叉和高斯变异的人工鱼群算法(AFSA)相结合,提出了一种基于混合人工鱼群算法(HAFSA)的结构有限元模型修正方法;针对外编有限元模型修正程序直接嵌入Patran/Nas-tran软件存在困难的情况,设计了一种灵巧且方便的接口模块。以试验模型测试数据与有限元模型计算值的向量残差建立目标函数,在基本AFSA中引入交叉和高斯变异算子用于加快全局优化搜索速度,将目标函数优化值不断刷新公告板,再利用SAA进行局部细化搜索从而显著提高优化解的精度,在满足算法终止条件后获得设计参数的最优值;结合Fortran语言和Visual Basic语言编译接口模块,运行模型修正程序时循环修改Patran软件生成的建模文件并反复调用Nastran软件进行求解。以欧洲航空研究科技组织的基准模型——GARTEUR飞机模型为例,修正结果表明,应用HAFSA进行结构有限元模型修正是可行且有效的。     

无人机三维航路规划技术研究及发展趋势

由于搜索空间巨大,三维航迹规划一直是航迹规划中的难点,而无人机只有进行精确的三维航迹规划才能提高低空突防的成功率。本文描述了无人机在线航路规划的影响因素,分析了无人机动力学约束及威胁场约束,探讨了无人机航路几何建模方法及三维航路规划算法的研究概况,并着重分析了三维航路规划算法如禁忌搜索、人工势场法、粒子群优化算法、Dijkstra算法及A＊算法。最后,阐述了无人机三维航路规划面临的关键问题及发展趋势。     

二次奖罚学习自动机

研究了奖罚型学习自动机的一种非线性强化算法。与线性的奖罚模型（ＬＲＰ）不同,新模型的行动选择概率的更新函数为二次的。这使得该模型的学习性能优于ＬＲＰ,且对不同的环境,其具有不同的行为和特点。     

利用BP网络进行发动机故障诊断的研究

探讨了利用人工神经网络的ＢＰ网络进行发动机故障诊断的特点。通过发动机实际故障样本和模拟故障样本对ＢＰ网络的故障诊断功能进行了研究，并且对ＢＰ网络与主因子模型两种算法进行了比较。     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。     

基于CAN总线改进的机车数据采集系统

介绍了基于CAN总线改过的机车数据采集系统.采用内嵌CAN控制器的微处理器(P87C591)来改进传统模拟仪表,使它们成为具有相互通讯能力的智能仪表(节点),通过CAN总线和上位机通讯,对各仪表测量数据采集、存储、分析和管理来监测机车运行状况,保证机车的正常运行.具有记录面广、存储容量大、数据处理灵活等优点,有广泛的应用前景.     

Bernoulli-Euler梁振动的人工神经元网络控制方法

分析了Bernoulli-Euler梁的振动特性,从控制系统的角度得出梁振动控制系统的传递函数,并采用人工神经元网络的方法对其进行控制,辨识器及控制器均采用非线性神经元网络, 最后用matlab对振动控制系统进行仿真。     

基于人工蜂群算法与NURBS的吸附式叶型优化设计

为提高轴流压气机吸附式叶型优化设计的质量,设计了一套基于人工蜂群(ABC)算法和非均匀有理B样条(NURBS)的自动优化设计系统.对人工蜂群算法的运行机制进行了深入分析,并与目前广泛使用的遗传算法(GA)进行了对比.对比发现人工蜂群算法可以更好地逼近全局最优值且收敛效率提高50%.使用NURBS对叶型进行参数化,并研究了参数化过程中的畸变问题.将抽吸参数与叶栅参数同时作为优化变量,使用该系统对一吸附式叶栅进行了优化.结果显示:抽吸槽设置在58.44%轴向弦长位置处流动损失下降明显,与优化前未抽吸叶型相比流动损失降低64.8%,气流分离得到有效抑制.