基于IGA-Elman算法的民航发动机基线挖掘研究

为进一步提高民航发动机性能参数基线挖掘的准确性,提出了一种基于改进遗传算法(IGA)优化Elman动态回归神经网络的基线预测模型.该模型通过改进遗传算法的交叉和变异概率更新操作,并优化Elman网络的初始权值和阈值.同时,结合EHM系统输出的飞行数据报告,对该神经网络进行训练,用训练好的神经网络对某航空公司提供的监控数...     

改进状态变量法及其计算机实现

改进状态变量法运用了等效电路的概念,建立了改进的状态向量方程,该方程中包含了确定状态向量初始值的约束条件并同时自动建立了初始值计算公式。这简化了初始值的计算工作,因此克服了传统的状态变量法在这方面的缺陷。该计算公式适用于任意激励、特别是冲激激励作用下的动态电路初始值的计算,简单实用。在此基础上,给出了改进状态变量法的计算机实现方法,其计算程序是一套系统完整的状态变量法分析程序,具有很强的电路适用性。     

基于对数势函数的深空探测器姿态规划与控制方法

针对深空探测器姿态约束机动问题,提出一种基于对数势函数的多约束姿态机动规划方法。首先,定义了两种姿态指向约束,即禁止约束和强制约束,并利用禁止约束和强制约束的性质构建了对数势函数作为Lyapunov函数;在此基础上采用改进退步法设计了探测器姿态机动控制器。数值仿真结果表明:该方法不仅在多约束情况下能够自主求出安全的机动路径,而且在分析和求解上计算效率较快,对于星上资源有限的深空探测器具有实际运用价值。     

基于改进自抗扰控制的非对称六相双永磁同步电机串联系统控制

针对PI控制器存在的超调及跟踪速度慢的问题,以非对称六相永磁同步电机(PMSM)双电机串联系统为研究对象,采用自抗扰控制(ADRC)替代传统PI控制进行速度补偿,提高系统的抗干扰能力。基于传统自抗扰模块多参数整定的复杂性,引入遗传算法对其参数寻优,以最小超调量为优化判据通过交叉迭代的方式改进ADRC调节器。搭建基于改进ADRC的非对称六相双PMSM串联系统,并进行仿真。结果表明:与传统PI控制相比较,所用方法具备快速调节性能和精确的跟踪效果,同时可以削弱谐波电流的影响和转矩脉动,验证了所提控制策略的实用性。     

高超声速飞行器非连续点火助推增程弹道设计

针对高超声速飞行器因防热烧蚀而制约整体射程的问题,创新提出了一种非连续点火助推方案,通过增大助推段射程的弹道设计方法提高飞行器整体射程能力,减轻后续段的射程压力。综合考虑动压、过载、控制和终端高度、速度、弹道倾角等约束条件,以助推段射程最大为目标函数,设计了非连续点火助推段飞行程序和纵向平面弹道优化模型,采用改进的梯度粒子群算法进行优化求解。仿真结果表明,改进的梯度粒子群算法能有效解决非连续点火助推弹道设计问题,设计的非连续点火助推弹道方案在满足各项约束的同时,助推段射程比连续点火方案提高了8.7倍,射程达到了4 800 km,增程的效果十分明显。     

基于改进BP网络的航空发动机起动过程辨识

利用某型发动机地面试验数据作为学习样本,采用改进BP神经网络的方法,建立了航空发动机起动过程动态模型。利用所建立的模型对起动性能进行了估算,估算结果与试验数据基本相符。结果表明,将改进BP神经网络用于起动模型的辨识是可行的,该模型具有精度高,推广性好的优点。对于用BP神经网络对发动机进行起动性能计算具有一定的理论指导意义和应用价值。     

一种基于模态参数实时辨识方法的参数时变航天器控制方法

针对一种因挠性结构转动引起模态参数变化的航天器研究了一种基于模态参数辨识的控制方法。首先以一种刚柔耦合复杂航天器为对象,建立分析航天器的动力学模型。然后,基于该模型,采用一种基于改进递归预测器的子空间辨识(RPBSID)法模态辨识方法估计系统状态量。最后,基于辨识状态量采用无模型控制方法进行控制,通过基于MATLAB软件的仿真实验,验证了方法的有效性。     

基于改进布谷鸟算法的舱门锁定可靠性分析

民机舱门的锁定功能对民机飞行的安全性和可靠性起到非常重要的作用。将民机舱门锁定机构的过中心锁定可靠性安全边界方程转化为无约束的优化问题,来求解舱门过中心锁定可靠性指标。提出了一种改进的布谷鸟算法,以提高基本布谷鸟算法的收敛速度和计算精度,并将算法引入到民机舱门过中心锁定可靠性分析中。研究结果表明,在对民机舱门过中心锁定可靠性分析过程中,所提出的改进的布谷鸟算法与蒙特卡洛法、遗传算法相比,计算精度与计算效率都有显著提高。     

气动声学计算中一种声扰动方程的改进

研究了气动声学计算中的一种改进声扰动方程(IAPE)。采用三种不同的声传播模型,数值分析了声在均匀流以及剪切流中的传播问题。与线化欧拉方程(LEE)相比,除了个别位置预测的压力峰值较小以外,声扰动方程(APE)几乎能够预测到类似的物理特性;另外,APE方程具有无需求解密度方程,计算成本相对较少等优点。为弥补APE方程预测压力峰值较小的缺点,通过分析APE方程,这类方程中需要加入剪切流与声波相互作用的源项。为此,对APE方程进行改进,加入了一种声源项,计算结果表明,改进的APE方程(IAPE)能够和线化欧拉方程的计算结果保持一致。