航空发动机全包线自适应解耦控制器设计

为实现航空发动机在全包线的解耦控制, 在飞行包线内选择了若干点, 使用遗传算法对单神经元自适应解耦控制器的比例系数进行了离线优化。以优化得到的若干组参数为训练样本, 离线训练径向基函数(RBF)神经网络, 训练后的网络可映射高度、马赫数与比例系数之间的非线性关系, 飞行包线内任意点的解耦控制器比例系数即可由该网络得到。仿真表明:在设计点和非设计点, 系统均具有良好的动态特性和解耦特性。该方法结构简单、易于实现, 具有实用价值。      

基于扩展单故障策略的多故障诊断算法

目前存在的测试性分析和故障诊断工具基本都是基于单故障假设,这一假设已经不适用于拥有很多元器件的复杂系统或者在运行过程中很少或不具备维修机会的系统。针对这一问题,研究了有效的基于扩展单故障策略的多故障序贯测试算法。该算法以最优单故障策略为基础,通过应用附加测试来隔离隐藏故障;通过更新故障状态集,重新调用单故障策略来隔离冒充故障。以某型机载电子设备为例给出实例分析,验证了该算法隔离隐藏故障和冒充故障的有效性。     

改进遗传模拟退火算法的航迹规划方法研究

建立了基于真实地形数据和火力威胁区的航迹规划空间模型,结合具有概率突跳特性的模拟退火和群体并行搜索的遗传算法的特点,提出了一种改进遗传模拟退火算法的飞行器航迹规划方法。使用该算法对飞行器的攻击航迹在数字地图下进行了仿真验证,结果表明该方法是一种有效的航迹规划方法。     

基于多子人口群协作进化的拦截轨道优化

针对基本遗传算法对航天器拦截轨道数值优化计算效率较低的问题,提出了一种新的基于多子人口群协作进化的算法。使用子人口划分技术提高了人口多样性防止早熟,用免疫算子减小搜索空间,两者都加速了进化计算过程。应用此算法求解了具有推力约束和拦截时间约束使燃料消耗量最小的航天器拦截轨道,并分析了其与基本遗传算法的不同。通过航天器拦截轨道仿真表明,该算法优于基本遗传算法,可用较少的计算时间得到全局最佳解,提高了航天器拦截轨道优化的计算效率。     

基于参数辨识原理的飞机参数分析及算法研究

提出一种在飞机概念设计中基于参数辨识理论的设计参数分析方法。在给定的设计重量和任务剖面要求下,利用基于物理的运动方程和动力学方程模型辨识出飞机气动力参数,并在总体性能评估的基础上进行设计参数分析,给气动设计提供了设计参考;在辨识过程中针对参数可行域离散度很高使得很难收敛到Pareto解的问题,提出了将神经网络预测模型融合到遗传操作过程,使得尽量在可行域内搜索。最后通过对某客机进行算例分析,表明基于辨识理论的参数分析方法和改进的算法是合理和可行的。与一般经验公式方法相比,该方法对布局类型的限制较小,在满足概念设计参数分析准确度要求的条件下能够为下一步的气动设计提供设计指标。     

基于遗传算法的双层发散冷却优化

描述了基于遗传算法的双层多孔介质骨架发散冷却的优化方法.冷却剂在固定压差(Be数)与多孔介质特征尺寸的条件下被注入固体骨架,通过改变多孔介质的材料、孔隙率和厚度比例,在满足固体骨架的质量和成本等约束条件下,以最低热端表面温度为优化目标,利用遗传算法找出可行的最优冷却结构设计.计算结果表明,靠近冷端的第一层多孔介质孔隙率应当尽可能的大以提高冷却剂流量,但是其组成材料对热端表面温度影响很小,而第二层靠近热端的多孔介质的组成材料对热端表面温度有很重要的影响,它的孔隙率取决与其对有效导热系数、冷却剂流量和内部热交换系数三方面影响的平衡.      

基于柔性翼肋的变形机翼几何参数设计

为了实现柔性翼肋在机翼结构中的应用,试验分析了柔性翼肋结构的变形效能.推断分析了机翼几何参数(翼面积、展弦比、尖稍比、后掠角)对机翼升阻特性的影响,结合柔性翼肋在机翼中的应用,优化了机翼参数和相应的后缘柔性变形量.实验证明柔性机翼结构的可行性,性能评估证明柔性机翼具有一定的优势.     

遗传算法在气动优化问题中的适应性分析

由于在理论上可找到全局最优解、不需计算灵敏度、对设计空间无特殊要求等这些优点,遗传算法(GA)在气动优化问题中得到了大量的应用.然而,实际应用中算法的理论收敛条件很难满足,面临着严重的计算效率问题.在具体应用中,气动问题本身的特点对算法参数选取和进程设计提出了适应性的要求.本文在分析算法优化机制的基础上,针对气动优化自身特点,以典型气动优化问题为例,对优化参数的设置进行了分析讨论.分析总结了翼型优化问题中参数化模型设计变量维数增加对翼型优化问题的影响,给出了初步定量的参数取值规律.结果表明参数化模型应当选择足够大的变量维数来描述设计空间,在变量维数确定之后选取合理种群规模和截止代数,以保证优化结果的收敛性.所得定性和部分定量的结果可以为优化算法在气动优化中的应用提供依据.     

一种启发式混合遗传算法及其在车间作业排序问题中的应用

针对一般车间作业排序问题（n/m/G/Cmax）建立了一种启发式混合遗传算法,将调度规则SPT与MWKR引入遗传搜索过程,并应用邻域搜索法作局部辅助搜索,以提高解的性能。通过与目前一些常用算法的比较表明,该算法具有良好的求解性能与运算效率。     

混合遗传算法及其在翼型气动多目标优化设计中的应用

把基于实数编码的自适应遗传算法（SAGA）与可变容差法相结合，建立了数值优化设计中的混合遗传算法（HGA），并将其与翼型的气动分析相结合进行跨声速翼型的单目标和多目标气动优化设计。与自适应遗传算法相比，混合遗传算法的优化质量略有改善，优化效率有明显的提高。优化结果表明混合遗传算法在翼型单目标和多目标气动优化设计中是十分有效的。