小型无人机气动参数辨识的新型HGAPSO算法

针对小型无人机(UAVs)研制中操稳特性和飞行控制律设计评估对气动参数辨识的需求,提出了一种混合遗传粒子群优化算法(HGAPSO)。该算法以粒子群优化算法(PSO)为主体,在粒子优化路径中,引入遗传算法(GA)的交叉变异操作,增强粒子群跳出局部最优的能力;同时采用Kent映射改进粒子种群的初始化,使初始种群在可行解空间内分布更加均匀,增强全局优化能力。基于仿真结果,依据辨识准度及辨识成功率,对比了HGAPSO、常规PSO和GA优化算法气动参数辨识的结果,然后用蒙特卡洛仿真测试随机观测噪声的影响,结果表明该算法兼备PSO算法高的搜索效率和GA算法的全局优化能力,对随机观测噪声不敏感。最后,通过设计小型UAV试飞示例进行综合应用评价,结果表明:HGAPSO算法基于真实试飞数据进行气动参数辨识取得了满意结果,具有良好的实用性。     

基于力约束的空心涡轮叶片陶芯定位方法

精铸蜡型作为空心涡轮叶片精铸过程重要的前期工艺转接件,其壁厚精度主要由蜡型模具型腔与内部陶芯的位置匹配关系决定。由于陶芯在模具内完全依靠定位元件实现空间定位,为减小由定位误差引起的陶芯位姿漂移,提出了一种基于力平衡约束的空心涡轮叶片精铸模具陶芯定位布局优化方法。首先,通过建立陶芯定位误差传递模型,揭示了定位误差与陶芯空间位姿扰动量之间的映射关系;其次,根据力平衡原理构建了基于力约束的陶芯定位布局优化模型;之后,针对陶芯表面定位候选点的离散分布特性,结合遗传算法给出了陶芯定位布局点的详细求解策略。最后,仿真对比证明了利用本文所提方法获得的陶芯定位方案可以在保证陶芯定位稳定性的同时提高陶芯定位精度,此外,按照优化后的定位方案压制实际蜡型,壁厚检测结果也进一步表明所提方法的有效性。     

拓扑优化方法在航空用钣金零件设计中的应用

为了满足航空产品高载重量及低耗油率的要求,采用拓扑优化技术对航空用钣金零件进行结构优化,实现了钣金零件强度高和重量轻的指标.案例分析表明,在航空用钣金零件初始设计阶段引入拓扑优化方法,会比设计过程中单纯使用结构尺寸优化和形状优化获得更大的经济效益.     

涡轮叶片的多学科设计优化系统

建立了一个全三维涡轮叶片的一体化多学科设计优化系统, 并对某叶片进行涉及五学科的设计优化分析.在此优化系统中, 采用5次多项式方法进行三维涡轮叶片的参数化建模, 单元线性插值法完成学科间载荷信息的传递, 多岛遗传算法及二次序列规划法联合进行整个优化问题的寻优.实例分析结果表明, 一体化优化使涡轮叶片性能得到明显提高, 所建系统稳定、高效, 具有应用于工程实践的可行性及可靠性.      

高超声速二维进气道参数化设计方法初探

通过高超声速二维进气道流动与几何参数制约关系分析和参数敏感性分析, 确定了能够对二维进气道进行参数化设计的5个基本几何控制参数, 初步建立了高超声速二维进气道的参数化设计方法.结果表明该方法选择的基本参数能够敏感地反映进气道的关键性能和尺寸, 为二维进气道型面优化设计提供了切实可行的途径.      

学科间载荷参数空间插值传递方法

针对多学科优化分析中面面耦合学科网格间载荷传递的问题, 提出了在参数空间中的三次函数插值传递方法.该方法将三维空间的源学科载荷点投影到二维参数空间平面上, 用三次插值函数对目标点载荷进行计算.此方法解决了叶片表面弯曲对载荷传递精度的影响.某涡轮叶片温度传递的结果表明本文的方法具有很高的精度.      

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

基于网格变形技术的涡轮叶片变形传递

为实现学科耦合,需要在涡轮叶片多学科设计优化的气动模型和结构模型之间传递温度、气压和变形等载荷.研究结构变形向气动网格传递的实现方法.参数空间插值方法解决耦合面网格不一致时的变形插值问题;网格变形技术用来调整气动网格内部节点的位置,保证变形传递后的网格质量.某涡轮叶片变形传递实例的表明:该方法能够用于多学科设计优化问题中的变形传递.      

基于更新法估计空闲时间的Inter-DVS算法的优化与实现

动态电压调整(DVS)技术是软件节能技术的另一种形式。由于CMOS电路的能耗和供电电压的平方及频率成正比关系,所以降低供电电压和频率是减少能耗的最有效方法之一。本文首先对DVS的各种算法作了详细的分类分析。然后,以"使用更新法"估计空闲时间的任务间DVS算法为例,采用嵌入式Linux操作系统对其进行了优化。最后,讨论了实现具有动态电压调解功能的嵌入式Linux操作系统的节能方法。     

气动外形多点优化设计研究

将优化方法中的遗传算法与高精度的CFD分析方法相结合,并将其引入到气动优化设计中.在引入实数编码机制的基础上,将遗传算法与线性加权和法结合在一起,建立了可以处理多目标优化设计问题的遗传优化模型,并应用该方法进行了翼型的多点气动外形优化设计.设计实践表明,该方法是可行的.