动力短舱多点气动优化设计

跨声速发动机短舱的设计过程十分复杂,其设计往往需要在相互矛盾的设计要求中进行权衡。本文针对带动力短舱多点气动设计问题,采用类别形状函数变换法（CST）进行几何外形参数化,结合Kriging代理模型、Pareto遗传算法和松散式代理模型管理框架,构建了动力短舱多点优化设计平台。在巡航状态,优化目标是降低短舱外表面最大马赫数使短舱阻力减小,提高外流性能;在最大推力状态,优化目标是降低进气道最大马赫数使进气品质提升,提高内流性能。与初始短舱相比,优化设计结果在两个设计点性能上均有所提高,最大马赫数在巡航状态最多降低5%,而在最大推力状态最多降低10%。参数影响规律表明,短舱头部参数对外流和内流性能影响较大,且影响规律不同,应作为短舱综合优化设计的主要参数,并采用不同的优化设计策略。Pareto前沿阵面可以给出满足不同工程设计要求的最优方案。研究结果表明,本文建立的优化设计平台为动力短舱设计提供了有效工具,优化设计结果具有工程参考价值。     

一种基于ADS-B、WAM和雷达的组合监视方法及其架构

978MHz的广播式自动相关监视系统(ADS-B)技术在通用航空空管领域有广泛应用。中国民航飞行学院在我国首次应用ADS-B系统。从2005年至今,中国民航学院的所有5个机场建立了地面基站,150架飞机加装了机载ADS-B系统,系统运转良好,极大地提高了训练飞行的安全性和空域的利用率。为保证系统数据的精度和完整性,本文介绍了一种方法,即实现多种导航覆盖的ADS-B、广域多点相关系统(WAMLAT)和雷达监视的组合方法,以提高空中交通监视的可靠性,满足空中交通监视所需的导航精度、导航完整性和监视完整性要求。这种综合构型监视方法,将有助于推动多监视源的应用。     

多轴液压联动实时插补控制算法

分析了液压系统位置控制的特点和难点,研究了多轴液压联动控制时运动轨迹滞后大、速度不平稳等问题,采用设置主、从变量并对主变量预估的方法,提出了多轴液压联动运动轨迹的实时插补控制算法,并进行了算法的误差分析,给出了算法编程实现的具体步骤。     

复合材料壳体结构损伤演化多尺度表征与强度智能预测进展

随着计算机算力的发展和数值模拟技术的日趋成熟,以跨宏细观参数传递为主的复合材料多尺度表征计算应运而生,得到了世界各国学者和研究人员的关注。本文基于纤维缠绕复合材料壳体结构损伤演化研究,详述了在单向纤维增强复合材料宏观工程弹性常数预测、纤维随机分布代表性体积元高效建模、纤维增强复合材料损伤演化多尺度表征与强度预测、机器学习在纤维增强复合材料领域应用方面的进展。最后,对未来发展趋势进行了预测。     

再生冷却推力室的多学科设计优化

以某型火箭发动机的再生冷却推力室为研究对象,建立了关于推力室的几何型面、质量、流动、传热和结构应力的仿真模型,在iSIGHT软件平台上利用基于响应面模型的协同优化算法对其进行了分布并行的多学科设计优化(MDO),优化目标为权衡推力室质量、出口比冲和冷却通道压降的综合改善。改进的计算结果表明了MDO在推力室设计中的可行性和实用性。     

引入神经网络的交互式多模型算法

在交互式多模型算法中引入神经网络算法以改进目标跟踪的精度。利用神经网络算法对基于机动目标“当前”统计模型的均值和方差自适应滤波算法进行修改,提高该算法的性能,然后采用交互作用多模型算法跟踪机动目标,提高了机动目标的跟踪精度。     

模糊优化在飞机总体设计中的应用

采用线性函数建立了飞机气动力与隐身一体化设计优化目标的满意度函数和约束的满足度函数,用综合加权法建立了多个目标的总满意度函数,研究了机翼平面外形参数和翼身融合参数的气动力/隐身一体化模糊优化设计,并与常规优化方法进行了对比;采用罚函数将约束优化转化为无约束优化,并用单纯形方法求解.     

疲劳多裂纹扩展随机模型

建立了含相互干扰多裂纹结构的裂纹扩展随机模型.提出了远源裂纹、近源裂纹、概率寿命曲面等概念.给出了相互干扰多裂纹扩展随机微分方程的统一表达形式.在工程基本假设的基础上简化了相互干扰多裂纹扩展过程的计算.在此基础上可进一步分析含相互干扰多裂纹结构的可靠性,可直接应用于工程实践.     

多尺度层级金字塔网络的无人机入侵检测方法

近年来,无人机的快速发展给众多领域带来便利,然而无人机入侵给机场安全带来了巨大的挑战。由于无人机目标小、背景复杂、飞行速度快等特点,现有的主流目标检测方法通常难以准确地识别出入侵的无人机,易产生误检漏检的现象。提出了多尺度层级金字塔网络的无人机入侵检测方法,同时利用特征融合模块赋予特征金字塔不同层级、不同尺度的图像语义信息,并通过网格删除和4-Mosaic数据增强技术,对小样本数据集进行扩充,有效地提高了模型的泛化性能。实验表明,方法较于目前最优的无人机检测方法性能提升了5.5%。     

协同多目标攻击空战决策的启发式粒子群优化算法

利用协同多目标攻击战术的特定知识,并结合粒子群算法,提出了一种用于空战决策的启发式粒子群算法。该算法利用粒子群算法对解空间探索能力强,容易跳出局部最优陷井及启发式算法局部搜索能力强的优点,快速、高效地对全局最优值进行搜索。该算法通过求解友机导弹对目标的最优分配来确定空战决策方案。仿真实验结果表明。本文算法对最优空战决策方案的搜索性能明显优于普通粒子群算法及其他两种遗传算法。