多用途导弹引信及战斗部主要参数优化设计

针对目前多用途导弹对武装直升机单发杀伤概率建模中存在的不足,引入桨叶易损单元重要性因子的概念,运用蒙特卡罗方法和运动学原理采用新思路建立旋翼激光引信启动模型和战斗部对旋翼桨叶条件杀伤概率模型,为准确客观地分析多用途导弹对武装直升机目标的杀伤概率提供了必要的数学工具.基于所建立的多用途导弹单发杀伤概率模型,对多用途导弹引信和战斗部主要参数进行多目标优化设计,优化结果明显改善了单枚多用途导弹对武装直升机的杀伤性能及引信和战斗部的参数设计.     

切向结构永磁同步电机中磁钢厚度对性能的影响

提出了切向结构永磁同步电机中磁钢厚度的约束条件;依据电机学理论并结合有限元计算方法,研究了气隙长度恒定时不同极对数下气隙磁密、每极磁通与磁钢厚度的关系,探讨了磁钢厚度对电机的过载能力、铁耗等性能的影响;在气隙长度发生变化时,为了保证漏磁大小不变,讨论了气隙与非导磁衬套厚度、磁钢厚度的关系。并指出:(1)气隙恒定时,随着磁钢厚度的增加,不同极对数时磁钢体积增大所提供的磁势对每极磁通的影响有所不同;铁耗和过载能力随磁钢厚度的增加而增大。(2)气隙增大时,为了保证气隙磁密和漏磁不变,必须增加非导磁衬套的厚度。(3)极对数增加时,减小磁钢厚度能提高电机的性价比。     

应用约束条件快速解算整周模糊度

ＧＰＳ载波相位测量用于解算载体的航向和姿态时必需解决的问题之一就是整周模糊度的确定。近年来提出了多种模糊度的解算法方法,但对ＧＰＳ航姿系统来说,若能利用固有的约束条件则会使模糊度问题变得简单且快速有效。在详细分析了几种约束条件的基础上,文中探讨了如何合理 这些约束条件来减小模糊度的搜索范围,以加快模糊度的解算速度,并对检验方法作了改进。通过仿真结果对文中方法进行了检验。     

基于神经网络的智能刀具状态检测系统

可靠的在线刀具磨损状态检测是柔性制造系统、计算机集成制造系统以及自动化机床必不可少的一个环节。文中论述了用反传神经网络与一类模糊神经网络分析处理由力传感器和声发射传感器所测得的刀具状态信号,识别出刀具的磨损情况,从而进一步实现刀具磨损状态的在线检测,控制自动机床及时更换刀具。本研究对四种规格的钻头的磨损情况进行了全程检测,并比较分析了反传神经网络与模糊神经网络对这一问题的有效性。实验结果表明,这两种方法对处理刀具磨损状态检测均有显著的效果与很高的准确性。用一类模糊神经网络处理多传感器信息是实现刀具状态在线检测的一个极为有效的方法。     

惩罚函数法在发动机性能计算中的应用

按照涡喷发动机工作时遵守的气动热力学定律，建立了发动机的稳定数学模型，并针对双轴涡轮发动机性能计算的非线性数学模型，利用优化和最优控制理论中的惩罚函数法，对发动机性能进行了基于约束的最优求解程序设计，利用程序对某型发动机的稳定飞行特性进行了计算，计算结果表明，使用惩罚函数法求出的特性曲线变化规律正确，发动机平衡方程的解的精度更高，在此基础上得出的发动机飞行特性也更准确。另外惩罚函数法对初值的要求很低，迭代运算不易发散。     

褶皱结构成形时的形状偏差计算

解决了褶皱结构成形时相邻的平行四边形平面元素之间连接区棱的修圆半径值预测问题。把毛坯模拟成薄板，定义了平行四边形平面元素的边界条件，采用能量法导出挠度和力函数的非线性微分方程组，利用积分－差分法实现其数值解，并提供计算结果和分析应力－应变场。采用的计算方法可用于研究毛坯的刚度参数和工艺参数对褶皱结构的形状影响。     

面内荷载作用下混合型边界约束复合材料层合板的振动特性

本文研究一对边界为混合型约束时矩形层合薄板的振动特性问题。文中同时考虑中面荷载作用效应，给出了基于子域分解技术，单向DQ离散格式和Galerkin法的半解析算法，并通过算例讨论了混合边界构成，铺设方式和面内荷载等对板振动特性的影响。     

考虑局部遮挡的太阳能无人机能源控制

针对太阳能无人机在飞行状态下可能出现的太阳能电池局部遮挡情况,开展相应的太阳能电池最大功率点追踪算法和能源控制研究。通过将发光亮度引入相对吸引力计算过程对萤火虫算法进行改进,实现了局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的高效追踪。以此为基础,设计了考虑局部遮挡情况下太阳能无人机的太阳能电池/蓄电池混合能源状态机控制规则。以"蒲公英I"无人机为例,建立了太阳能电池阵列模型,开展了考虑局部遮挡情况下太阳能电池最大功率点追踪仿真实验;基于"蒲公英I"飞行剖面,开展了考虑局部遮挡情况的混合能源控制仿真试验。研究结果表明：改进的萤火虫算法可以实现在局部阴影情况下太阳能电池最大功率点的有效跟踪,与萤火虫算法相比收敛时间更短、且功率波动幅度更小;采用改进萤火虫算法和状态机能源管理策略,在考虑局部遮挡的飞行状态下可以实现太阳能电池/蓄电池之间的合理功率分配与控制。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

谐波信号的通用频谱校正算法在回转机械监测中的应用

分析了常规FFT谱由于能量泄漏和栅栏效应,不能获得简谐振动信号精确幅值、频率和相位的原因。针对现有校正频谱方法的不足,提出了基于黄金分割的通用频谱校正算法。经仿真实例验证,该方法具有计算量小、校正精度高、适应面广的特性。经过回转机械启动实例分析,该方法能得到准确的临界转速、升速曲线和幅频响应曲线,为回转机械的瞬态行为分析提供了新的手段。