基于非结构背景网格的动网格方法研究

借鉴弹簧动网格方法和Delaunay背景图方法,提出一种基于非结构背景网格的动网格生成方法。先用少量的物面控制点生成相对较粗的非结构背景网格,再用弹簧法将动边界的变化量作用到该背景网格,然后利用计算网格与背景网格的映射关系插值生成对应的动网格,最后对物面网格点及其附近受影响的密网格点进行局部网格修正,获得最终计算所需的动网格。所提方法与直接弹簧法比较,由于弹簧法作用的背景网格远粗于实际的计算网格,提高了计算效率,此外,由于网格的运动受控于受弹簧法作用的背景网格,边界变形或运动能较为均匀地传递到内部网格上,使网格单元过渡光滑,提高了动网格的质量。给出若干算例,展示了方法的效率和可行性。     

翼型极大迎角风洞试验技术研究

在NF-3风洞的二元试验段开展了翼型极大迎角(±180°)条件下气动特性的试验技术研究.针对翼型极大迎角风洞试验的洞壁干扰,提出了风洞壁压信息洞壁干扰修正的改进方法.试验结果表明,发展的试验技术和提出的洞壁干扰修正方法适合于翼型极大迎角试验.     

保护映射理论在火星无人机鲁棒自适应控制的应用

针对具有模型不确定性特点的火星无人机控制问题,本文基于保护映射理论提出一种飞行控制的鲁棒自适应调参数方法,通过建立控制系统未知参数与闭环系统极点间的约束关系,在飞行高度和速度变化的情况下,利用对系统极点的配置,保证火星无人机的稳定飞行要求。此外,设计过程中控制器结构固定,只需给定一个初始增益,即可实现系统的鲁棒自适应调参。仿真研究表明获取的增益能使控制作用满足火星无人机在高度和速度变化情况下的稳定飞行要求。     

基于分段非线性Arrhenius的贮存寿命评估方法

针对对数线性阿伦尼斯模型适用于温度在较小范围内变化的情况,给出了一种阿伦尼斯模型的修正方法.结合步退应力加速寿命试验失效率高、样本量少、试验设备简单的优点,给出了一种在工程实践中利用分段非线性阿伦尼斯模型对步退应力加速贮存试验进行评估的方法.首先,基于分段非线性阿伦尼斯模型建立步退应力下失效数据折算的数学模型.其次,建立了基于全样本的极大似然函数.最后利用遗传算法解非线性方程组,得到分段非线性阿伦尼斯模型的参数估计.以雷达高度表的步退应力加速贮存试验进行实例分析,将基于分段非线性阿伦尼斯模型、基于对数线性阿伦尼斯模型的加速贮存寿命评估方法得到的计算结果与产品外场得到的平均寿命、失效率以及可靠度函数进行对比分析,基于分段非线性阿伦尼斯模型的加速贮存寿命评估方法得到的结果误差在5%范围内.验证了论文中基于分段非线性阿伦尼斯模型的步退应力加速贮存试验评估方法的有效性以及准确性.      

基于竞争博弈的多目标可靠性优化设计方法

针对目标权重选取的主观性问题,提出基于竞争博弈进行多目标可靠性优化设计的方法。首先,将各设计目标视为不同的博弈方,通过随机设计变量集映射（RDVSM）技术,将优化模型中的随机设计变量集分解为各博弈方所拥有的策略集;然后,各博弈方以自身收益为目标,结合性能测量方法在各自的策略集中进行单目标可靠性优化设计,并由所有的优化设计结果形成一轮博弈的策略组合;经过多轮博弈之后得博弈均衡解。压力容器和齿轮减速器2个案例的分析表明,所提方法有效避免了目标权重的选择,设计结果具有较高客观性。      

一种基于约束框架的棱柱网格生成方法

提出了一种基于约束框架的棱柱网格生成方法,即利用物面网格节点与背景结构框架网格之间的单一映射关系线性插值生成棱柱网格。背景结构框架网格基于TFI方法生成。物面网格节点与背景框架网格之间的映射关系通过一种线性投影方法建立。然后通过V型槽、圆球、M6机翼和F6翼身组合体四种不同外形对该棱柱网格生成方法进行了测试,测试结果表明该方法能够避免棱柱网格生成中的网格交叉现象,保证棱柱网格的成功生成。该方法在棱柱网格质量控制、棱柱网格局部修改等方面具有较好的效率和优势,但背景框架网格的生成依然是该方法的一个瓶颈,需要进一步的研究。     

Banach空间中的常微分方程边值问题的拟上下解方法

利用拟上下解方法,研究了一阶非线性微分方程边值问题u′(t)=f(t,u(t)),u(0)-u(T)=x1,x1≥0拟解的存在性,并通过线性微分方程的解来构造算子,从而得到单调迭代序列,进而得到该边值问题的最大最小拟解对。     

基于时域映射的多无人机系统给定时间分布式最优集结

针对多无人机系统给定时间最优集结问题,建立了基于时域映射的分布式优化框架。首先,引入一类特殊的时域映射,将原时域的给定时间决策问题转化为了无限域中的渐近稳定问题,简化了分析设计流程。其次,进一步设计了给定时间梯度下降算法,其收敛时间与系统初始条件及其他参数无关,能够被预先给定,且算法时变增益的使用消除了参数选择过程,在全局信息严重匮乏的情况下仍然适用。仿真结果表明:所提方法能够在给定时间内实现多无人机分布式最优集结,并保证任务时间内闭环系统全局有界。