陶瓷基复合材料高精度宏细观统一本构模型研究

基于高精度通用单胞模型(HFGMC)建立了陶瓷基复合材料(CMCs)的宏细观统一本构模型.首先基于CMCs的细观结构和损伤特点建立代表体元(RVE)并定义细观损伤变量.然后采用HFGMC模型计算细观损伤变量的演化,由此获得宏观应力应变曲线,从而建立了CMCs的宏细观统一本构模型.采用该本构模型预测了CMCs的宏观应力应变曲线,与实验结果吻合良好.结果表明该本构模型能够模拟CMCs的拉伸与损伤行文,为CMCs强度分析提供了有效手段.      

低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

基于物理规划的高超声速飞行器滑翔式再入轨迹优化

 轨迹优化是新型高超声速滑翔式再入飞行器方案设计的关键技术之一。物理规划方法能够以较低的计算代价获得设计者偏好的多目标优化问题的折中解。基于该方法研究滑翔式再入最优飞行轨迹。首先介绍物理规划方法求解多目标优化问题的数学模型,然后将考虑射程最大、热载最小、热流密度峰值最小和弹道最稳定4个目标的再入最优轨迹问题纳入物理规划的框架求解。以某带翼锥形再入飞行器为例,通过计算并分析单目标优化结果,确定具体的偏好结构,采用遗传算法求解了考虑热流、过载、动压和终端条件约束的多目标最优轨迹。优化计算结果验证了物理规划方法的有效性。分析了沿最优轨迹飞行的物理原因和基本迎角控制规律,可为滑翔式再入飞行器的最优轨迹方案设计提供依据。     

出发时间不确定性对跑道调度的影响

航班离港过程受航班延误、调度延误和滑行时间等各种不确定因素的影响.可靠的离港顺序对机场的安全高效运行至关重要.本文提出了一种考虑进场飞机穿越起飞跑道的多跑道起飞的最优调度模型.设计了一种编码航班号的遗传算法,以找到接近最优的解决方案.之后,进一步建立多 目标动态调度模型,并设计一种混合算法对其进行求解,对两个模型的结果...     

基于多目标遗传算法的差速器壳体轻量化设计

针对某新能源汽车差速器壳体需在满足行驶工况的刚强度要求下实现轻量化,提出一种基于多目标遗传算法NGSA-II和参数化模型相关联的优化设计方法。首先通过SolidWorks和ANSYS的联合仿真,对差速器壳体的大端、小端、法兰及主减速器外圆等部位的厚度实现参数化手段,并通过模态分析和静力学计算证明壳体有足够的优化空间;然后构建尺寸变量同优化目标之间的响应曲面;最后基于多目标遗传算法,建立以质量最小和壳体最大应力最小为目标的优化模型,对差速器壳体进行轻量化设计。结果显示：优化后壳体总质量从6.80 kg减为6.10 kg,减少了10.3%;壳体最大应力降低了9.9%;同时壳体的最大变形量在安全范围内,证明基于多目标遗传算法进行轻量化设计是可行的。     

飞行器气动与隐身性能一体化优化设计方法研究

首先根据多学科综合优化设计理论 ,针对飞行器外形布局设计特点 ,开展飞行器气动与隐身性能综合优化设计方法研究。分别采用线化格林函数法与粘性修正相结合以及物理光学法与等效电流法相结合的方法 ,建立了飞行器气动力特性与隐身特性的计算方法。利用多学科优化设计理论和遗传优化算法 ,开展了关于飞行器气动与隐身性能的协同优化设计方法研究。取得了初步的研究结果。     

基于多代理虚拟企业协同生产研究

本文设计了多代理的协商结构,从域的个体偏好和整体利益出发,阐明了代理推理和交互过程,以实现联盟内部的任务协作.同时给出了合作收益的市场分配与博弈分配方案,并对该方案的利益分配效果进行了初步的分析.     

旋转阀式脉冲爆震发动机非稳态进气过程数值模拟

利用动态网格技术对旋转阀式脉冲爆震发动机非稳态进气过程进行了数值模拟,获得了旋转阀关闭过程中爆震管内的流动特性及扰流器对流动特性的影响规律.结果表明:旋转阀关闭过程中在其后的爆震管内产生回流区,随着关闭区域的增大回流区长度增大,但不会超过3倍的管径.安装了扰流器后,回流区被局限在旋转阀与第一个扰流片之间.在旋转阀关闭过程中第二片扰流器后气流湍流扰动强度与分布规律没有受到太大的影响,旋转阀完全关闭后,爆震管内的强湍流迅速衰减,且整个爆震管内的湍流强度趋于一致.     

HINet： 一种面向冰雹识别的多源数据融合网络

冰雹天气具有突发性和局地性强,以及破坏力大的特点。尽管地面自动站、雷达和卫星等获取的观测资料在冰雹识别中发挥了一定的作用,但单一观测资料的局限性导致冰雹识别虚警率较高和准确率较低。因此,亟需构建基于多源高分辨率观测的冰雹识别技术。本文提出了一种面向冰雹识别的多源数据融合网络,该深度学习方法利用时空特征提取模块、多源数据特征融合模块和UCUNet（U Connection Unet,U形连接卷积神经网络）识别模块,充分挖掘冰雹发生时FY4B（风云四号B星）、天气雷达和数值模式等多源数据的时空特征,并创新地加入地形高度、坡度、坡向等作为冰雹识别因子。为评估所提网络方法的性能,本文进行了系列实验,并将实验结果与真实标签数据进行对比。结果显示,HINet（Hail Identification Net,冰雹识别网络）能够充分利用多源数据,在复杂地形条件下有效改善冰雹识别结果,在冰雹研究和识别中具有较高的准确性和实用性。     

发动机高速动平衡的振动相位分析

针对发动机转子高速动平衡转速波动、无法保证振动信号同步整周期采样的特点,提出了一种基于转速脉冲的振动信号重构技术,大大提高了相量测量的准确度和稳定性。经试验验证,这项技术是有效、可行的。