涡轮基组合循环发动机分布式控制系统通信网络混合拓扑结构优化方法

涡轮机组合循环(Turbine based combined cycle,TBCC)发动机控制系统通信网络拓扑结构是其分布式控制系统方案设计的重要部分,优化网络拓扑结构可提高发动机推重比和控制系统可靠性。本文基于智能优化算法提出TBCC分布式控制系统网络拓扑结构优化方法。基于图论建立TBCC几何模型和网格模型,以重量和可靠性为优化性能指标,同时考虑发动机表面高温区域以及控制节点的工作可靠性,分别采用粒子群算法和遗传算法优化星形结构中智能中央节点位置、中央节点的环形拓扑结构,获得星形-环形混合拓扑结构。仿真实例表明,基于本文方法优化所得的混合拓扑结构相较于星形集中式控制结构,系统重量降低了51.9%。     

空间载荷机柜热控设计的仿真研究

空间站主动热控系统的作用是提供和保持航天员、仪器设备和结构部件所要求的温度、湿度和风速等热环境。本文以空间载荷机柜为热控系统的基本单元,建立了以单相流体循环回路为基础、采用液冷结合风冷的冷却方式的载荷机柜数学模型;介绍了模糊增量控制算法的工作原理;提出了采用模糊增量控制算法,以液冷支路进出口温差和风冷支路冷却量占总冷却量的比值为控制目标的反馈控制策略。同时文章采用数值模拟方法研究了控制系统的动态响应效果。仿真结果显示,模糊增量控制算法具有响应迅速、超调量小、无静态误差的特点,控制策略满足有效性、稳定性和高精确度的要求。     

针对旋翼流场模拟的自适应网格算法

针对基于格心格式求解器的旋翼流场模拟,提出了相应的自适应笛卡尔网格的数据存储结构及自适应算法。给出了相应的单元处理策略,简化了对自适应笛卡尔网格的处理;对于频繁的自适应加密过程中产生的大量重复点,采用了高效的交替数字树算法(Alternating digital tree,ADT)予以删除;对于自适应疏化过程中产生的大量无用点,提出了标记-删除-移动(Mark,delete,move,MDM)算法予以快速地删除,减少了不必要的计算资源消耗。对CaradonnaTung旋翼在不同悬停状态下进行了模拟验证,对比了压力分布系数与桨尖涡位置。之后对HELISHAPE 7A旋翼在前飞情况下进行了模拟验证,计算值与实验值吻合。此外,求解器对桨尖涡的捕捉效果得到了明显的提高,表明本文方法具有良好的有效性与鲁棒性。     

基于深度混合模型评分推荐

从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。     

危险天气下航班等待与改航的实时集成优化

为了提高航班准点率,降低危险天气对航班飞行的影响,同时考虑等待策略和改航策略,进行实时空中交通流量管理的研究。以改航起始点至改航结束点间的总航行时长最短为目标,安全可行性、技术可行性为约束,建立了数学模型,并设计了两阶段求解算法,先基于遗传算法优化等待时长和改航路径,再基于"化曲为直"和"二分法"的思想调整改航路径,得到了最佳等待时长和改航路径。仿真结果表明,该算法得到的实时优化结果优于几何切线法;相比静态改航,更能提高空域利用率;相比单独考虑等待策略,总航行时长降低了17.04%;相比单独考虑改航策略,总航行时长降低了3.98%;验证了危险天气下航班等待时长与改航路径实时集成优化在实时空中交通流量管理中的有效性。     

基于改进灰狼优化算法的涡扇发动机性能/喷流噪声综合优化控制研究

为保证整个飞行过程中满足噪声适航标准和飞行器的安全性,需要按照最严苛的噪声要求进行发动机设计,并留有很大的安全裕度,因而导致发动机的性能潜力未能得到发挥。本文对传统灰狼算法进行了改进,提出自适应概率变异策略,在优化过程中调整狩猎模式,提升了算法的全局搜索能力;基于该算法开展涡扇发动机性能/喷流噪声综合寻优控制研究,根据不同飞行需求对航空发动机性能进行优化,获得最佳控制量,在满足安全性和噪声指标的同时,提高发动机的性能。仿真结果表明,改进后的算法具有更好的全局寻优性能,最大推力模式下可提升推力13.45%,最小油耗模式可降低油耗3.19%,最低涡轮前温度模式可降低涡轮前温度2.07%。     

基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度

对于多先进战机协同作战资源调度问题,需综合考虑先进战机的攻击能力和防御能力,以作战收益最大和代价最小为目标,给出最优资源调度方案,从而实现作战效能的最大化。本文针对资源调度问题中存在的先进战机间相互不信任进而导致作战效能降低的问题,提出了基于区块链的多先进战机协同作战资源调度框架,并基于智能合约建立了多先进战机协同作战资源调度数学模型,同时利用改进遗传算法进行求解。仿真结果表明,基于区块链的多先进战机协同作战资源自适应调度方法在保证先进战机间相互完全信任的基础上,确保了战场信息交互的安全性和可靠性,间接提升了作战效能。     

模糊Petri网在航天发射系统故障诊断中的应用研究

航天发射系统结构复杂,各分系统相互耦合,且故障传播模式多样化,故障特征和故障模式之间存在着模糊关系.因此,本文提出利用模糊Petri网对航天发射系统进行故障诊断,并给出了基于模糊Petri网的故障传播模式模型及反正向结合的推理算法.反向推理用于故障诊断,以选择检测路径,有效地找到发生某一故障的原因及其传播路径;正向推理用于计算该故障发生的真实度.文中以某运载火箭控制系统漏电故障诊断为例,说明了该模型直观、表达能力强的优点,同时表明了算法的适用性和有效性.     

基于经济损失的航班延误恢复模型研究

分析了航班延误的恢复调度问题,并针对问题提出了一种机场大面积航班延误恢复模型,模型考虑了航班延误的延误时间,还考虑了不同机型对航班延误经济损失造成的影响。构造了基于免疫机制的免疫遗传算法来求解模型,此算法保留了标准遗传算法随机全局并行搜索的特点,又在相当大的程度上避免了未成熟收敛。用实际的航班信息进行仿真研究结果表明,文中的模型和算法切实可行。     

基于PERT网络的航空弹药保障人员优化配置

针对航空弹药保障效率和可靠性要求高的问题,在分析保障流程的计划评审技术（PERT,Program Evaluation and Review Technique）网络图中各工序对任务完工影响程度的基础上,提取了工序关键度指标和重要度指标以及各方案下的按期完工概率,建立了保障人员配置方案评价指标体系,表示为评价函数形式.以基于蒙特卡洛方法的PERT网络仿真为核心,选择在遗传算法进化寻优框架下构建优化模型,该方法不仅得到了最优的保障人员配置方案,而且评估了需要注重的关键工序.算例实验证实了其有效性与实用性.