ANN和GA混合算法在故障诊断中的应用

介绍了ANN和GA的混合诊断算法,采用双重GA循环优化神经网络的结构和连接权重。设计提出了ANN和GA的混合方法的计算机流程图,运用三层前向神经网络执行诊断功能,并给出了混合算法在某型导弹自动驾驶仪故障诊断中的应用实例分析。     

隐式无网格算法及其应用研究

本文的主要目的在于研究求解Euler方程的隐式无网格算法，并应用于复杂的流场计算。采用无网格算法，计算区域用点云离散代替通常的网格划分；计算点上的空间导数，用当地点云上引入的二次极小曲面逼近。求解的Euler方程用隐式时间后差离散，结合用Roe的近似Riemann解确定通量，并用LU－SGS算法分步计算，数值求解了单翼型或双翼型模拟的复杂绕流。     

航空发动机多变量自校正控制研究

针对航空发动机这一具有耦合和强非线性被控对象,采用基于带遗忘因子的最小二乘参数估计算法的最小方差多变量自校正控制,通过分析保证了闭环系统的可辨识性。仿真结果表明,控制器响应速度快,跟踪精度高,抗干扰和耦合能力强,估计参数能以较快的速度收敛。      

基于改进蚁群算法的飞机低空突防航路规划

蚁群算法是一种新型的基于群体的仿生算法。采用蚁群算法实现了飞机低空突防的航路规划,为航路规划问题提供了新的解决思路。并对原始蚁群算法进行了改进,提出了保留最优解、自适应选择策略和自适应信息素调整准则,有效地提高了算法的收敛速度和解的性能。最后用计算机进行了仿真,取得了较好的结果。     

吸气式高超声速飞行器三维后体尾喷管优化设计

三维后体尾喷管是吸气式高超声速飞行器产生推力、升力的关键部件,需要精细设计,最大限度地提升三维膨胀过程中的气动特性。本文在二维后体尾喷管优化设计的基础上,发展了一种三维后体尾喷管的优化设计方法。通过参数化建模、三维喷管计算网格自动生成、空间推进CFD解算器及NSGA-II多目标优化软件等技术手段,对后体尾喷管三维构型进行了多目标优化设计。优化后的三维后体尾喷管与原始喷管相比,推力和升力都得到了较大提升。     

Plastic wrinkling prediction in thin-walled part forming process:A review

The precision forming of thin-walled components has been urgently needed in aviation and aerospace field. However, the wrinkling induced by the compressive instability is one of the major defects in thin-walled part forming. The initiation and growth of the wrinkles are interac-tively affected by many factors such as stress states, mechanical properties of the material, geometry of the workpiece and boundary conditions. Especially when the forming process involves compli-cated boundary conditions such as multi-dies constrains, the perturbation of clearances between workpiece and dies and the contact conditions changing in time and space, etc., the predication of the wrinkling is further complicated. In this paper, the current prediction methods were summa-rized including the static equilibrium method, the energy method, the initial imperfection method, the eigenvalue buckling analysis method, the static-implicit finite element method and the dynamic-explicit finite element method. Then, a systematical comparison and summary of these methods in terms of their advantages and limitations are presented. By using a combination of explicit FE method, initial imperfection and energy conservation, a hybrid method is recommended to predict plastic wrinkling in thin-walled part forming. Finally, considering the urgent requirements of com-plex thin-walled structures’ part in aviation and aerospace field, the trends and challenges in wrin-kling prediction under complicated boundary conditions are presented.     

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BP人工神经网络的离心压气机叶轮多目标优化设计方法

利用Concept NREC软件建立离心压气机叶轮设计样本库,借助BP（back propagation）人工神经网络建立样本库中各设计参数与压气机性能之间的关系,接下来以多目标遗传算法寻找Pareto解,从而获得离心压气机叶轮最佳设计参数.将该方法应用于Krain叶轮设计工况,所得叶轮的效率、压比较Krain叶轮原型分别提高1.4%和10.9%.通过对人工神经网络模型可靠性的讨论、多目标优化模型的主成分分析和所设计叶轮性能的CFD验证,证明了所构建的目标函数与所获得的Pareto解集的合理性,说明本方法可以有效应用于在离心压气机设计、选型.      

多传感器多模型多尺度组合导航系统算法

多传感器组合导航系统是组合导航发展的方向之一。针对复杂环境,多模型自适应算法可以较好地解决模型及参数不确定的问题;而多尺度融合算法将基于模型的动态系统分析与具有统计特性的多尺度信号变换方法相结合,可有效提高系统的滤波精度。为此,文章将多模型估计与多尺度滤波算法相结合构成多模型多尺度滤波算法,该算法用于多组合导航系统后,经仿真验证,相对于多模型或单模型多尺度滤波算法,系统的滤波精度明显提高。     

基于混合特征匹配的微惯性/激光雷达组合导航方法

微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。