翼型高低速性能优化及其对缝翼设计影响研究

采用Hicks-Henne方法参数化翼型,以巡航升阻比、低速最大升力系数为目标进行优化设计.利用试验设计方法对总体设计空间内目标函数的分布进行初步评估,得到目标函数的初始Pareto前沿面,以前沿面上的点为基准,把总体设计空间分割成独立的局部设计空间进行并行寻优,逐步更新直至得到收敛的Pareto前沿面.对前沿面上的典...     

高风险场所安全防范系统不确定性分析与评估

安全防范系统运行的有效性是保证被防护对象的关键。然而,安全防范系统本身及其运行环境存在多种不确定性因素,这些不确定性的存在将导致场所内存在很大的风险性,如果分析处理不当会产生严重的后果。在给出物理系统不确定性模型的基础上,分析了安全防范系统中存在的不确定性因素,提出了层次分析和灰色理论相结合的方法,评估不确定风险因素的权重,实现对入侵报警系统不确定性的评估。     

工艺方法对某结构形式的强度影响研究

以某结构形式为例,研究了加工工艺对其强度、尤其是疲劳强度的影响,讨论了产生裂纹的原因,提出了工艺改进措施并得到了试验验证。结果表明,结构根部的应力集中是疲劳强度降低并出现裂纹的原因,加工工艺对疲劳强度有较大影响,改进工艺后,该结构根部应力集中程度降低,抗疲劳性能明显改善。     

未知时延系统的全局优化辅助变量辨识

对于未知时延系统,借助分离性原理,推导出迭代的可分离的非线性最小二乘（SNLS）辨识方法。为了降低收敛于局部最小的可能性,消除强观测噪声所引起的参数估计的偏差,利用全局优化理论,引进辅助变量,推导了全局优化的辅助变量（GOIV）辨识方法。仿真试验验证了算法的有效性。     

连续波雷达信号的侦收与处理

叙述分析处理连续波（ＣＷ）信号的重要性，并介绍测定ＣＷ信号频率特征的方法。讨论了运行载体上的ＣＷ信号频率的调制特性和多普勒频移以及侦收系统噪声对测定信号频率的影响。     

PARAMETRIC OPTIMIZATION AND STRUCTURAL DESIGN OF NLS

INTRODUCTIONIn general,nitrogen launching system[1,2 ] iscomprised of nitrogen cylinder,launching mecha-nism,framework and electrical system,withcompressed Nitrogen as launching energy re-sources.A physical and mathematical model isdeveloped for describing the relations betweenthe detached time and the force,volume,pres-sure,flow,displacement,velocity,acceleration ofnitrogen cylinder and launching mechanism.Thekey technique of NL S is to control detached pa-rameters by changing the press…     

基于解析解的小范围高频率机动飞行器制导律设计

针对机动飞行器的小范围高频率侧向机动飞行问题,结合飞行器的运动学和动力学方程,通过解析方法给出了机动幅值和飞行器最大可用过载下的最大机动频率,同时利用粒子群优化方法进行了制导律最优频率的优化。基于解析规划算法给出了正弦机动制导律的解析形式以实现飞行器在侧向方向的机动导引飞行。仿真结果表明：解析算法能够精确得出制导律频率,而粒子群优化方法的精度也能很好的满足要求,误差在5%以内。正弦机动制导律在大速度下可以较好的完成任务目标;在小速度下,幅值误差会有小幅度的增加。     

航天器设备动力学分析模型简化方法与应用

针对航天器设备因构成复杂引起的动力学分析模型建模困难问题,提出一种基于拓扑优化技术的有限元模型简化方法,以设备实测质量特性为约束条件,通过拓扑优化方法确定设备有限元模型可行设计空间中的材料分布,实现对结构刚度性能的模拟,获得满足动力学特性分析需要的简化的设备有限元模型。应用该方法创建了某星敏感器简化有限元模型,得到的星敏感器简化模型与产品实际质量、质心位置和转动惯量特性基本一致,并且前两阶频率分析值与试验值之间最大偏差约为30%。将该简化模型应用于其支撑结构的动态响应性能评估,两者组合体固有频率及加速度响应趋势的分析数据在450Hz以下的频率范围内与试验数据吻合较好,固有频率最大偏差约为39%。星敏感器简化模型的应用验证了基于拓扑优化技术的有限元模型简化建模方法的可行性,为航天器上复杂设备动力学分析有限元模型的简化建模提供了一种新的解决途径。     

一种小波神经网络与遗传算法结合的优化方法

提出一种基于小波神经网络(简称WNN)与Pareto遗传算法相结合的优化方法,并用于内流的数值流场优化计算.小波神经网络由输入层、隐含层和输出层组成.在隐含层用Morlet小波母函数取代了误差反向传播(BP)神经网络中常用的Sigmoid激励函数.Pareto遗传算法具有很好的全局寻优能力和良好的优化效率,在通常情况下它总可以得到均匀分布的Pareto最优解集.典型算例表明:该算法快速、高效,能高精度的完成非线性函数的逼近与映射,其泛化能力很强.      

反舰导弹中/末制导交班点目标捕捉方法研究

为了提高对目标的捕捉概率,研究了反舰导弹中末制导交班点的选择问题。首先对中制导的散布概率区和目标的散布概率区建模,并得出反映中/末制导交班点捕捉概率大小的目标函数;在此基础上,利用遗传算法对该目标函数寻优,得出反舰导弹的最佳交班时刻和交班状态。全弹道数字仿真验证了该方法可有效地提高一类反舰导弹的捕捉概率。