姿态遥控模式下的无人机短周期特性辨识仿真研究

为了探索姿态遥控模式下的无人机纵向短周期模态计算方法,本文以某型机为例建立了姿态遥控模式下的无人机动力学模型,并采用纵向倍脉冲信号对无人机进行了激励。根据响应结果,基于低阶等效拟配法,采用遗传算法对无人机的阻尼、频率特性进行了辨识,对比分析了时域以及频域辨识方法的结果,最后将所得方法应用于某型无人机纵向短周期模态特性辨识。结合飞行员评价表明,频域辨识拟配得出的频域特性比时域特性好,拟配精度更高;所采用的低阶等效拟配方法适用于姿态遥控模式下的无人机纵向短周期特性评价。     

CFRP反射器型面主动控制和作动器位置优化

研究了运用压电陶瓷作动器对碳纤维增强复合材料（CFRP）格栅反射器的型面主动控制。首先,采用了一种具有独立电压自由度的梁单元,以及考虑高阶剪切变形的板单元,对主控格栅反射器进行有限元建模;运用能量变分哈密尔顿原理推导了主控格栅反射器的有限元控制方程,并给出了反射面型面残余均方根（RMS）误差最小的电压最优控制方法。然后,研究了在典型载荷下,反射面残余RMS误差最小的PZT作动器位置分布的优化配置问题;提出了一种将遗传算法和梯度投影方法相结合的改进优化方法,用来求出在限定作动器数量的条件下,作动器几何位置的优化配置,使控制后反射面的残余RMS误差最小;给出的数值算例验证了方法的正确性和有效性。最后,研制了格栅反射器型面主动控制的实验样机,针对反射器的初始制造误差进行了型面主动控制,验证了控制方法的可行性和有效性。     

航空发动机静叶联调机构运动分析及优化

针对航空发动机可调静子叶片联调机构运动关系复杂、优化难度大的问题,研究了一种采用图解法和齐次坐标法结合MATLAB软件推导两级联调机构运动方程,并运用遗传算法对两级机构中的关键构件进行联合优化的方法。运用该方法对指定联调机构的两级曲柄可调端长度、可调端与固定端夹角进行了优化求解。得到了最优解,使得第一级摇臂转动角度是第零级摇臂转动角度的2倍,且第一级摇臂转动角速度也是第零级摇臂转动角速度的2倍。      

双列角接触球轴承的免疫算法优化设计

建立了双列角接触球轴承结构优化的数学模型,用免疫优化算法,分别以额定动载荷、额定静载荷和两者的加权和为目标函数进行轴承结构的优化设计.设计变量包括每列的钢球数、钢球直径、内滚道沟曲率半径系数、外滚道沟曲率半径系数和轴承节圆直径.并对比分析了遗传算法与免疫算法的优化结果.免疫算法可以有效实现优化设计,与轴承手册标准值相比,优化后的3210和3218轴承的额定动载荷和额定静载荷都提高了60%以上.      

三维战术训练空域规划方法研究

三维战术训练空域规划是对空域的合理规划利用,人工排样已经无法保证空域的安全有效利用,寻找高效快速的算法对于提高空域利用率和训练效率具有重要意义。通过对空域规划的理论研究,结合空域特性,将整个空域划分为立方体单元,构建相应的训练空域规划模型;在此基础之上,利用改进的遗传算法来寻求最优方案,剔除了大量不可行解;通过实例仿真验证该空域规划模型的合理性和有效性。结果表明:该空域模型是合理和有效的,提高了空域规划的速度和准确度。     

基于UKF的双机协同纯角度目标定位路径规划

针对三维空间双机协同定位问题,在无迹卡尔曼滤波的基础上,提出一种规划双机路径的方法。首先,利用双机探测得到的方位角和俯仰角信息,并结合无迹卡尔曼滤波算法估计目标的状态;在此基础上根据交互信息理论提出指标函数的概念,以指标函数最大为轨迹优化的最优性能指标,将问题转化为求双机控制量的最优解;最后,采用遗传算法求解双机的控制量,得到比较合理的双机飞行路径。仿真结果表明,通过最大化指标函数可以有效地规划双机路径,且具有更高的精度和速度。     

基于多岛遗传-模拟退火算法的气动外形优化

针对超声速翼型滑翔机的气动外形优化问题,提出了一种多岛遗传算法与模拟退火算法相结合的混合优化算法。首先,通过多岛遗传算法产生一个随机的初始种群,找到全局最优点附近区域的一个次优解;然后,将此次优解作为模拟退火算法的初值启动退火进程,缩小设计空间的范围,找到全局最优解。优化结果表明,所提混合算法可以有效地解决飞行器外形优化问题;在数量巨大的设计空间中,滑翔机的最优气动外形能够以较低的计算资源代价快速得到;双弧形翼型的气动特性较六边形翼型更有优势,叉形尾翼的静稳定性和控制效率高于十字形;优化后的外形极大地增加了滑翔机的滑翔距离。     

多机场协同决策进离场航班排序模型及算法研究

多机场终端区内的航线网络错综复杂,来往同一方向的航班会共用一个交接点,航班的起飞降落不仅要考虑各方向航空器的运行间隔和各受限单元容量的限制,还需着重考虑交接点的间隔限制.基于终端区多机场多元受限情况,建立了终端区多机场协同决策进离场航班排序模型,并设计了递归遗传算法.首先以各机场为单位采用遗传算法进行航班排序,得出各机场延误时间最小的排队序列,之后将各机场航班在交接点处进行聚类并排序,再将各交接点的排队序列反推回各机场,运用递归算法不断优化各机场的航班序列,在保证安全运行的基础上,最终得出各机场的航班排队序列.仿真结果表明,该算法优化效果显著,各机场的总延误时间减少了48.2％,可有效缓解多机场航班延误.     

基于能量管理的横向机动弹道优化设计

为实现小射程能量的有效利用,增强导弹的突防能力和禁飞区规避能力,提出了一种基于能量管理的横向机动弹道设计与优化方法.该方法通过初始离面角使弹道一级偏离传统射面,后面级再修正射面以命中目标.在建立能量管理方程、初始离面角及横向转弯角的解析计算模型的基础上,迭代解析计算机动角的初值;采用遗传算法对机动角及弹道程序进行优化,得到了最优解.仿真结果表明,该方法在满足导弹能量管理的条件下实现了导弹的横向机动,可有效提高弹道导弹的突防能力,优化算法简单可行,收敛效果好.     

原位自生TiB2/Al复合材料车削参数多目标优化方法

原位自生TiB2/Al复合材料具有密度小、比强度高、高耐磨等特点,在航空航天领域具有广泛的应用前景.主要针对TiB2/Al复合材料车削参数对表面粗糙度的影响进行探索性研究.首先,以车削速度、进给速度、车削深度为对象,基于单因素试验研究了车削参数控制域.进一步在控制域内设计正交试验,并基于试验结果研究了表面粗糙度与车削参数的映射关系,推导了材料去除率模型.最后,以表面粗糙度和材料去除率为优化目标,提出并研究了基于GA-Pareto的车削参数多目标优化方法,并通过试验验证了该方法的可行性和有效性.