基于改进粒子群算法的串列叶型优化设计

为了提高串列叶型优化设计的质量,设计了一套基于改进粒子群算法的串列叶型自动优化系统。研究了原始粒子群算法,提出了一种粒子群算法的改进方法。结果发现,改进粒子群算法的收敛速度和收敛精度明显优于原始粒子群算法和遗传算法。以50°大弯角串列叶型为研究对象,使用程序对串列叶型参数化。以叶型参数和串列叶型相对位置的参数作为优化变量,结合BP神经网络和改进粒子群算法对串列叶型进行优化设计。优化结果表明,优化后的叶型在设计攻角时的总压损失系数降低了22%,静压比升高了0.6%,在负攻角时,优化后的叶型的流动性能得到了明显改善。适当减小串列叶型前后缘的半径可以减小叶型的损失,合理的缝隙结构可以有效减小前排叶型压力面和后排叶型吸力面附面层的分离损失。     

基于代理模型的二元收扩喷管流道型面优化设计

在二元收扩（2D-CD）喷管设计参数对喷管气动性能影响研究的基础上,以获得尽可能高的喷管推力系数为目标,以喉道宽高比、喉道型面半径比、收敛半角和扩张半角为设计变量,对二元收扩喷管的流道型面进行了优化设计。设计过程中,利用正交试验设计方法确定初始样本点,建立喷管推力系数与设计参数间的Kriging代理模型,采用自适应模拟退火算法（ASA）对代理模型进行分析求解。结果表明,二元收扩喷管的优化型面参数为:喉道宽高比为6,喉道型面半径比为0.3,收敛半角为15°,扩张半角为5.64°,此时最大推力系数为0.97847,流量系数为0.98778.      

基于遗传模拟退火算法的无人机航迹规划

航迹规划技术是无人机任务规划系统中重要的核心技术之一,无人机飞行空间广阔,需要一种快速搜索最佳路径的方法.首先在飞行区域中建立数字地图模型和防空威胁区模型,在满足无人机飞行约束条件的情况下,为无人机航迹规划提供一种遗传模拟退火算法,充分利用模拟退化算法的概率突跳特性和遗传算法强大的快速搜索能力.仿真结果表明,使用该算法无人机能够自动避开模拟数字地图的威胁区,搜索出一条安全有效航迹,并保证航线的完整性和最优性.     

基于三维空域网格的低空飞行航迹战略规划方法

针对复杂低空环境下航空应急救援飞行安全问题,提出了一种基于三维空域网格的飞行航迹战略规划方法。将空域网格化分成多个飞行航迹节点,同时考虑地形、气象、飞行规则以及航空器性能等多种约束,使用改进的A*算法搜索单个航空器的最优飞行航迹。在单个航空器初始飞行航迹基础上,结合时间窗原理,提出两种方法解决了多机无冲突航迹战略规划问题。最后,通过案例仿真验证了方法的有效性。     

DOA estimation and mutual coupling calibration with the SAGE algorithm

In this paper, a novel algorithm is presented for direction of arrival（DOA） estimation and array self-calibration in the presence of unknown mutual coupling. In order to highlight the relationship between the array output and mutual coupling coefficients, we present a novel model of the array output with the unknown mutual coupling coefficients. Based on this model, we use the space alternating generalized expectation-maximization（SAGE） algorithm to jointly estimate the DOA parameters and the mutual coupling coefficients. Unlike many existing counterparts, our method requires neither calibration sources nor initial calibration information. At the same time,our proposed method inherits the characteristics of good convergence and high estimation precision of the SAGE algorithm. By numerical experiments we demonstrate that our proposed method outperforms the existing method for DOA estimation and mutual coupling calibration.     

基于CST方法的高空低雷诺数吸附式叶型耦合优化设计

研究了一种基于类别形状函数变换（CST）方法的吸附式叶型优化设计方法,该方法可以在高空低雷诺数条件下对叶型和抽吸方案耦合优化.结果表明:优化之后在20km高空低雷诺数条件下总压损失降低了65%,静压升提高了0.02,气动性能得到较大提升.而且由于优化过程中罚函数的引入使得优化后吸附式叶型在地面条件下性能也有所提高.对于高空低雷诺数条件下吸附式叶型在抽吸位置之前适当的增加叶型负荷,再通过抽吸来控制附面层,效果最优.并且最佳抽吸位置位于层流分离泡作用区域内.在层流分离泡作用区域内抽吸可以完全消除层流分离泡对叶型性能的影响,并且可以较好控制附面层位移厚度和动量厚度的增加,有效地减小附面层内的动量损失.      

变循环发动机过渡态性能直接模拟方法

为了实现多变量可调的变循环发动机（VCE）过渡态性能模拟和控制规律设计,在稳态逆算法和过渡态性能隐式格式计算方法的基础上开发了变循环发动机过渡态直接模拟方法。在稳态逆算法模型中加入容积效应和转子动力学方程,实现了同时给定加速率、涡轮前温度和压缩部件工作点的条件下直接模拟计算过渡态过程中变几何参数和燃油流量的调节规律,验证了方法的精度和可行性,并将该方法用于变循环发动机转模态性能模拟和控制规律设计。计算结果表明,过渡态直接模拟方法的误差在0.58%以内,超声速巡航状态下由单外涵模态转换到双外涵模态的时间约为1 s,海平面静止状态下双外涵转单外涵的时间约为3 s,且推力、转速、涡轮前温度、喘振裕度等参数过渡平稳。该方法可简化转模态控制规律设计流程,并提高设计精度。     

冲压发动机导弹爬升段和巡航段轨迹优化

为了研究冲压发动机导弹爬升段和高空巡航段的燃油最优弹道,提高射程,提出了较为通用的一体化优化设计方法。研究了冲压发动机、导弹气动力与弹道之间的耦合特性,建立了导弹动力学模型,将弹道的最优控制问题转化为参数优化问题。为求解该参数优化问题,针对传统粒子群(PSO)算法求解优化问题时存在的早熟收敛的不足,提出了一种算法结构,改善粒子群算法的性能,求其最优解。数值结果表明:改进的算法相对其他几种粒子群算法具备更优秀的性能。所优化弹道相比导弹试验数据,以飞行时间增加3.3%为代价,节约了4.46%燃油。多组高弹道的仿真结果表明,巡航高度应不超过动压边界前提下,高弹道巡航有利于节约燃油,增加导弹射程。     

客机发动机转子噪声主动控制研究

基于飞机结构的振动信号和舱内噪声信号,采用FXLMS(Filtered-x Least Mean Square)算法设计主动降噪系统对发动机转子引起的飞机客舱内噪声进行区域化降噪控制.首先对主动降噪技术的基本原理以及采用的算法进行了阐述和推导;然后对客舱中布置的麦克风及振动传感器采集到的舱内噪声和结构振动信号进行分析,...     

基于自适应差分进化算法的变循环发动机模型求解方法研究

为了降低传统迭代算法在求解变循环发动机非线性模型时对初值的依赖性,将模型的求解问题转换为求最小值的优化问题,引入差分进化算法进行模型的求解,并提出一种自适应差分进化算法(ADE)。ADE借助轮盘赌选择法,利用种群的进化经验可以自适应的选择最适合当前种群的差分策略与算法控制参数。针对变循环发动机四个典型工作点的模型求解问题,研究了标准差分进化算法(SDE)的控制参数对其性能的影响,获取了SDE在求解四个典型工作点时的最优控制参数组合,对比分析了ADE与SDE的性能差异,最后研究了种群规模对ADE性能的影响。结果表明：SDE在求解发动机模型时具有较好的鲁棒性,在求解不同工作点时算法的最优控制参数并不完全相同;相比于使用最优控制参数的SDE,ADE可以在不影响算法鲁棒性的情况下提升效率50%以上;减少ADE的种群规模会在提升算法效率的同时破坏鲁棒性。