轴对称短舱自然层流优化及转捩敏感性分析

大涵道比涡扇发动机短舱摩擦阻力大,高雷诺数下通过自然层流技术（NLF）减小短舱表面摩擦阻力是降低短舱总阻力的一种有效措施。为了提高气动优化效率,发展了一种进化/确定性混合优化算法,并结合六阶形状类别变化函数（CST）参数化方法和■转捩模型,对高雷诺数几何约束下的轴对称短舱进行自然层流优化设计。为了分析层流范围的变化规律,对设计的轴对称层流短舱开展了局部几何控制参数、流量系数（MFR）和马赫数（Ma）的敏感性研究。结果表明：混合优化算法能够显著提高优化效率,并成功应用于短舱气动外形优化中。在单变量几何参数影响下,短舱外形头部区域对压力分布和层流范围的影响最为显著,是层流设计的重点关注区域。流量系数和马赫数的变化使得层流范围波动较大,设计的短舱在设计点 MFR=0.7和 Ma=0.85附近,能够保持20%以上范围的层流。     

基于灰色递阶预测的动态插值生成方法

根据灰色系统白化插值生成理论和建模机理 ,分析动态测量中灰色模型插值的可行性。并将动态测量数据建立白化插值生成灰色模型 ,进行动态测量插值预测 ,验证其可行性。由于动态测量特性和灰色模型预测的局限性 ,对模型的测量准确度提出较高要求。因此 ,提出改进白化插值生成灰色模型 ,采用基于灰色递阶预测的动态插值生成方法 ,以保证长期预测插值的动态测量特性。     

用灰色模型预测卫星太阳电池阵输出功率

研究了GM（1，1）模型的建模方法，建立了太阳电池阵输出功率的GM（1，1）预测模型，针对电池出输出功率具有随季节波动的变化趋势，提出了采用实时在线的方法，建立动态新息GM（1，1）预测模型，经实例预测验证，动态新息GM（1，1）模型可明显地提高预测精度，且能对电池阵输出功率的波动趋势正确预测。     

基于模糊免疫策略的机场航班延误自适应实时预测方法

为了对航班实时延误情况做出准确的预测,在生物免疫检测的基础上,借鉴模糊隶属度的思想,提出了模糊免疫预测方法.给出了自体/非自体、抗体/抗原的定义以及抗体对延误航班集合的隶属度函数.在预测过程中,实时监测外界环境变化,自适应调整λ-截集,选取符合当前置信度的检测器,克服了基于确定性模型的局限性.对国内某大型机场做仿真实验表明,该方法比简单使用生物免疫方法更具适应性,能较准确地预测全天各个时段航班的延误数量.     

基于排队论的终端区航班进场时间预测

为了提高终端区航班运行效率,本文将基于排队模型对终端区航班进场时间进行预测,以便尽早发现进场时间过长、进场效率低的航班,从而提前采取应对措施,确保航班正常运转。以天津滨海国际机场为例的研究结果表明,终端区内航班到达规律服从泊松分布,服务时间服从Gamma分布,本文建立的一般服务时间M/G/1排队模型能较好地预测航班进场时间,以15 min为单位的终端区航班进场时间预测的平均绝对误差在1 min左右。本文所建排队模型通过抓住进场交通流的整体流动特征来对进场时间进行预测,降低了现有模型难度,预测结果可以为改善管制工作带来更直接的指导建议。     

基于PSO-SVR的飞行员工作负荷预测

飞行员工作负荷是影响飞机运行安全的重要因素。开展飞行员工作负荷预测是适航审定过程中,验证驾驶舱设计是否符合适航规章的重要手段。本文针对某型民用飞机设计了模拟飞行试验,用于采集飞行员生理指标数据和国家航空航天局任务负荷指数（National Aeronautics and Space Administration task lood index, NASA-TLX）量表评价数据。以飞行员生理指标数据为输入,NASA-TLX量表主观评价数据为输出,建立了基于粒子群算法优化的支持向量回归机（Particle swarm optimization-support vector regression, PSO-SVR）模型的飞行员工作负荷预测模型。对本文建立的PSO-SVR模型与默认参数的支持向量回归机（Support vector regression, SVR）模型的预测精度进行了对比,针对4个不同场景,预测精度分别提高了7.5%、9.5%、7%和5.8%,结果表明基于PSO-SVR的预测模型得到的飞行员工作负荷预测值精度更高。     

基于三次样条插值的时滞GDM(1,2)模型构建及应用

针对具有时滞特征的输入输出系统,建立了灰色时滞GDM(1,2)模型。并结合三次样条插值和粒子群优化算法,求解出模型的3个参数[a,b,τ]。相对于先利用灰关联分析确定出时滞参数τ再求解灰预测模型的方法,把时滞参数τ融入模型中求解,避免了参数求解过程中的误差传递;并且还消除了时滞参数τ必须为整数的限制,使模型更加贴合现实中滞后期数不一定为整数的实际情况。最后将模型应用于公路旅客周转量的预测问题,实例表明该模型在具有时滞特征的输入输出系统预测中具有较高的精度。     

基于FlightGear的飞行数据管理与分析系统

飞行器是一个庞大的复杂系统,其设计与开发需要几轮迭代,而仿真技术在此过程中起着无法替代的作用。开源仿真软件FlightGear主要用于飞行模拟,并不能用于飞行器的系统研发仿真与验证。本文以FlightGear为基础,对其进行了扩展,从而实现了一套集飞行数据管理和分析于一体的软件系统。利用FlightGear接口,开发了以数据采集为主的通信、存储等模块,使扩展系统能够实时、灵活地采集飞行器的参数,并存储于数据库;设计并实现了用于飞行器姿态预测的分析模块,新预测方法提高了姿态参数的预测精度。目前,该扩展系统已用于某飞行器的研发论证中,取得了较好的经济效益。     

高超声速风洞连续变动压舵面颤振试验

为了研究舵、翼面高超声速颤振特性,中国航天空气动力技术研究院建立了高超声速风洞连续变动压颤振试验技术。对具有相同结构动力学和气动特性的舵面模型进行颤振试验,试验马赫数为4.95和5.95。试验中缓慢连续增加试验动压直至颤振发生,并由此获得颤振临界参数;采用短时傅里叶变换时频域分析法研究了试验中模型频率随动压变化的耦合特性,分析表明该模型在试验条件下发生了经典弯扭耦合颤振。试验中还采用亚临界试验数据对颤振余度法和阻尼外推法2种颤振边界预测技术进行了研究,2种方法在高超声速颤振试验中都显示了良好的预测精度。研究还表明,动压增加的速率对颤振边界的预测精度影响较小。采用红外热成像技术对模型的气动加热进行了研究,温度场测量显示舵面最高温度出现在舵根部前缘位置,舵前缘和舵面斜面中后部温度也较高;舵轴裸露在流场中的部分由于反射板附面层的影响其气动加热问题并不严重。     

基于神经网络模型预测的水声对抗子母弹跌落冲击仿真

为了评估水声对抗子母弹在不同跌落冲击条件下的可靠性,应用LS-DYNA对母弹在不同跌落参数下的冲击响应进行了数值仿真研究。在有限元计算结果作为样本的条件下,运用BP神经网络模型建立了母弹跌落冲击影响参数与子弹应力峰值的非线性映射关系。结果表明:弹体各子结构在跌落高度、角度及跌落面条件下具有不同的冲击响应规律;母弹体头螺、壳体结构冲击变形较大,内部子弹冲击应力值变化幅度较小;网络模型较准确预测子弹的应力峰值,可极大地降低仿真次数,提高跌落测试效率。