基于正交试验设计的空心叶片结构优化设计

提出了描述空心风扇叶片几何特征的结构设计参数,并由此建立了空心叶片有限元分析模型,同时为适应优化设计的迭代过程,发展了一种能够自动更新空心叶片结构高质量有限元网格的方法.在对简化的设计变量进行合理假设和离散的基础上,将基于强度约束和质量最小化为目标的优化设计问题转化为寻求无约束多目标优化问题,并通过多轮数值正交试验设计...     

基于代理模型方法的翼型优化设计

提出了基于代理模型的两步优化方法,用于翼型在黏性流场中气动外形的优化设计.第一步优化使用基于代理模型的遗传算法(GA)获得全局最优解的大致范围.以本征正交分解(POD)方法作为第一步优化中气动力计算的代理模型方法,降低遗传算法的计算量,并对其采样解的生成方法进行改进,提高了计算精度;第二步优化使用基于NavierSto...     

基于支持向量回归机的发动机/直升机扭矩超前控制

主要研究涡轴发动机转速按扰动补偿控制问题,提出了一种基于迭代约简最小二乘支持向量回归机算法和模型预测机制的直升机扭矩动态超前预测模型设计方法.首先用迭代约简最小二乘支持向量回归机设计了旋翼扭矩按飞行状态和操纵量估计的非参数动态反馈模型,然后设置了扭矩模型预测机制,以获得扭矩的超前动态信息.接着利用扭矩超前预测信息设计了...     

基于LS-SVM的飞控系统传感器故障诊断

针对飞控系统故障诊断难的问题,利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)设计了一个飞控系统传感器的故障诊断系统.仿真试验结果表明,LS-SVM具有很高的建模精度和较强的泛化能力,基于LS-SVM的故障诊断系统能对各型传感器的故障进行诊断和定位,验证了该方法的有效性和先进性.     

综合火/飞/推控制系统试飞技术模拟研究

火/飞/推综合控制是适应未来作战飞机的需求而发展起来的新技术。为了研究适应这种新技术的试飞和数据处理方法,开发了火/飞/推综合控制模拟试验系统和战效评估软件系统。通过模拟飞行试验,评估了该系统的作战效能,结果表明,火/飞/推综合控制自动攻击优于人工操纵攻击。     

压气机叶栅内不同高度端壁翼刀的实验

通过采用五孔探针在低速平面风洞上测量压气机叶栅流场的方法,研究了不同高度和周向位置的端壁翼刀对叶栅能量损失及二次流速度矢量的影响.结果表明,使叶栅总损失降低的最佳周向安装位置是距离吸力面70%相对节距处,最佳翼刀高度为5 mm;存在使叶栅总损失降低的极限翼刀高度.当翼刀高度增加时,翼刀涡更加清晰.安装翼刀可以改变叶栅端壁损失的分布,进而控制吸力面/端壁角区的流动,改善叶栅的气动性能.      

基于固定区间最优平滑的传递对准精度评估

惯导系统传递对准是战术导弹发射前必须完成的任务,其对准精度直接影响导弹系统的制导精度。为评估传递对准精度性能,在介绍传递对准精度评估原理的基础上,研究了Kalman固定区间最优平滑算法;并从理论上分析了顺序滤波与逆序平滑的关系,得出平滑依赖于滤波的结论。通过实测数据半物理仿真试验证明了理论分析的正确性,表明固定区间最优平滑算法能有效地评估传递对准精度,并与间接法对比得出间接法与最优平滑算法具有一致性。     

在线稀疏最小二乘支持向量回归机及其应用

提出了一种简单有效的方法——OPLS—SVR来实现在线最小二乘支持向量回归机解的稀疏性。由于稀疏性的实现,在线稀疏最小二乘支持向量回归机的响应时间被大大缩短。此外,为了保证给航空发动机控制器提供可靠、正确的控制信号,提出了一种基于OPLS—SVR的解析余度技术来解决传感器失效和漂移问题。仿真实验表明了该解析余度技术有效且可行。     

三维旋转水平轴风力机流场的PIV试验和数值模拟

通过粒子图像测速仪(Particle image velocimetry,PIV)测量和定常计算流体力学(Computational fluid dynamics,CFD)数值模拟相结合的方法,对某三维旋转水平轴风力机模型的流场展开研究。在风洞开口实验段,来流风速为8m/s,针对不同尖速比(λ=4,8)利用PIV技术对风力机叶片的瞬时速度场进行测试。通过定常CFD数值模拟,获得了风力机叶片在相应工况下的流场细节。在8m/s来流风速下,当尖速比大于7.4时,试验测得的风轮扭矩和风能利用率与数值模拟结果趋于一致。尖速比小于7.4时,试验测得的扭矩值低于计算值,其风能利用效率也较低。通过速度矢量分布可以看出,在λ=4时,PIV测得靠近叶根的两个截面S1,S2在叶背有明显的流动分离,CFD结果中仅在S1截面叶背存在流动分离,S2截面叶背存在低速区。在λ=9.8时,PIV和CFD结果均显示叶片绕流流场没有流动分离。尝试采用Gamma Theta转捩模型进行了数值模拟,在考虑了层流影响后,计算所得风轮扭矩更加接近试验值。     

空间相关性约束联合子空间追踪的高光谱图像稀疏解混

通过深入分析高光谱图像空间相邻数据之间的空间相关性,提出一种利用空间相关性进行约束的联合子空间追踪解混(Spatial correlation constrained simultaneous subspace pursuit,SCCSSP)方法。该方法首先基于分块思想将高光谱图像进行分块处理,然后在图像块的端元提取步骤中,结合空间相关性特征对端元的提取进行约束,从而确保当前端元支撑集相对于高光谱图像残差是最优的。在丰度估计中将图像块的端元集合合并作为整幅图像的端元支撑集,通过求解非负性约束的最小二乘法获得丰度重建图像。模拟图像数据实验结果表明,本文方法在同等条件下能够获得更高的信号重构误差,且解混运算时间低于凸优化算法。在实际图像数据实验中,本文方法丰度图像稀疏度最低,取得了仅次于SUnSAL-TV算法的图像重建误差,其所得到的丰度重建图像也取得了更好的视觉效果。实验结果验证了本文方法具有更高的解混精度。