粒子群算法在APU转子平衡工艺中的应用

在辅助动力装置（APU）装配工作中,转子组件平衡是极其重要的步骤。由于转子组件零部件的动力学参数未知,为达到维修工艺所需的剩余动态不平衡量,需要对各零部件的装配角度进行多次匹配尝试,但现装配工作依赖工作者经验而缺乏理论性指导,所测数据无法得到有效利用,造成极大的工时浪费。本文运用欧拉公式对不平衡量的表达进行简化,并使用粒子群算法求解,编写计算机应用程序应用于APU转子平衡工艺,可提高装配质量与效率。     

基于改进Q学习的IMA系统重构蓝图生成方法

重构蓝图定义了故障状态下系统软硬件资源的重新配置方案,是实现综合模块化航空电子系统重构容错的关键。提出了一种基于改进Q学习的重构蓝图生成方法,综合考虑负载均衡、重构影响、重构时间、重构降级等多优化目标,并应用模拟退火框架改进探索策略,提高了传统Q学习算法的收敛性能。实验结果表明,与模拟退火算法、差分进化算法、传统Q学习算法相比,本文提出的改进Q学习算法效率更高,所生成重构蓝图质量更高。     

民用飞机舱门飞行锁机构接触力计算分析

研究飞机飞行锁机构中的接触力对于民用飞机飞行锁机构的设计具有重要意义。首先介绍飞行锁机构的功能和主要设计依据,阐明某民用飞机飞行锁机构的工作原理,并对其传力路径进行分析;然后采用工程算法、多刚体模型和多柔体模型三种计算方法计算飞行锁工作时曲柄与飞行锁摇臂之间的接触力;最后对三种计算方法进行对比,分析不同方法计算得到的接触力力值产生差异的原因。结果表明:多刚体模型计算值与工程算法计算值产生差异的主要原因是机构空行程导致的力臂变化,多柔体模型计算值与多刚体模型计算值产生差异的原因主要是受力过程中的结构变形。     

动力涡轮导叶可调的三轴式船用燃气轮机动态实时仿真

鉴于传统的燃气轮机建模方法用于动力涡轮导叶可调的三轴式船用燃气轮机动态实时仿真时具有一定局限性,提出了一种新型的基于径向基函数(Radical basis function,RBF)的神经网络与部件法(Component modeling method,CMM)的复合建模方法 (HMRC)。该方法针对该型燃气轮机的结构和总体性能特点,合理地选取了样本点以减小样本规模。通过神经网络与部件法分别计算燃气发生器与动力涡轮相关参数,采用MATLAB/SIMULINK仿真软件建立实时仿真模型。与传统的部件法建立起来的仿真模型对比,新方法计算结果与部件法吻合度高,误差低于1%,同时模型的实时性得到了大幅提升,计算速度约为部件法的7倍。     

基于PSO-ELM的军用飞机维修保障系统效能评估研究

维修保障系统效能评估是军用飞机精细化、规范化管理的一项重要措施,科学的维修保障系统效能评估是精细化保障的基础,是提升战斗力的保证。针对军用飞机的维修保障系统效能评估问题,在总结军用飞机维修保障系统效能评估体系的基础上,提出基于粒子群优化极限学习机算法(PSO-ELM)的维修保障系统效能评估模型;并通过实例进行验证。结果表明:该算法应用于军用飞机维修保障系统的效能评估是可行的,可为军用飞机维修保障效能评估提供借鉴。     

基于改进匈牙利算法的航空企业动态调度方法研究

航空零件生产调度时,应尽量满足多目标和实时性的要求。结合某航空制造企业的实际生产情况,提出一种基于"穷尽成对比较"技术和改进匈牙利算法的动态调度方法。首先以航空零件调度时的最大完工时间、生产加工成本以及生产能耗为优化目标,构建柔性作业车间多目标动态调度数学模型;然后利用基于"穷尽成对比较"技术的权重参数调节模型对数学模型中各个目标的权重参数进行实时动态调整;最后以各个目标的加权值为总目标,采用改进匈牙利算法求得工序的最优分配结果。结果表明:与传统的动态调度方法相比,动态调度方法能够有效地提高航空企业的生产效率、减少航空企业的生产加工成本并降低对环境的污染,具有较好的综合调度性能。     

航海光纤陀螺捷联惯导系统快速对准技术研究

针对中小型水面舰船对航海惯导系统快速对准的实际需求,结合光纤陀螺的误差特性,提出一种针对航海光纤陀螺捷联惯导系统的快速对准方法。该方法充分考虑光纤陀螺启动特性对惯导系统对准精度的影响,在对准过程中保存光纤陀螺输出平稳后的数据,并利用基于正反向联合导航和滤波的方法,重复利用输出平稳后的数据,缩短对准时间,提高系统对准精度。经过实际的舰载试验验证表明,采取该方法后,所研制的航海光纤陀螺捷联惯导系统在对准时间20min条件下的导航精度相当于传统方法对准时间1h条件下的导航精度,显示了本方法的正确性和有效性,为航海光纤陀螺捷联惯导系统的进一步工程应用提供了有力支撑。     

基于故障行为的惯导产品贮存寿命试验设计

以典型惯导产品加速度计贮存寿命评估为例,提出了一种基于故障行为模型的加速退化试验设计方法,解决了缺乏预试验数据情况下试验应力水平设计的问题。在通过对产品特性和主机理分析基础上,确定表征产品贮存寿命特征参数及试验应力,构建了考虑材料等分散性的加速度计故障行为模型,用以描述参数加速时变规律的特性。在试验应力最高水平确定的情况下,基于给定置信度和故障行为模型,以高应力水平下退化量的置信下限与低应力水平下退化量的置信上限不交叉为原则,采用基于仿真的加速退化试验设计方法,优化确定低应力和中间应力水平,从而设计给出试验剖面,并给出了加速退化试验方案优选流程,最终从备选方案集中确定加速度计试验最优方案。通过实际案例分析,验证了该方法的有效性。      

多模函数优化的改进花朵授粉算法

为了探讨花朵授粉算法（FPA）在解算多模函数优化问题中存在的不足,通过定义种群多样性及差异性指标,定性分析了FPA在多模复杂函数优化中的寻优缺点。基于模拟退火思想优化全局授粉过程,并利用Nelder-Mead单纯形搜索技术对花朵局部授粉进行重构,提出一种新的花朵授粉寻优架构。仿真结果表明,相对于基本的FPA、布谷鸟算法、萤火虫算法,改进花朵授粉算法能够有效避免陷入局部最优,具备优异的全局勘探和局部开采能力,对多模优化问题具有一定优势。      

改进BA优化的MKSVDD航空发动机工作状态识别

为了提高航空发动机工作状态识别准确率和效率,避免人工识别中存在的误判和耗时耗力问题,提出了基于混沌脉冲蝙蝠算法（CRBA）优化的多核支持向量数据描述（CRBA-MKSVDD）智能识别方法。研究了多核支持向量数据描述（MKSVDD）改进策略,引入混沌脉冲发射率提高了蝙蝠算法（BA）的收敛速度和收敛精度,得到了CRBA;通过CRBA优化MKSVDD的惩罚因子和核参数,同时对飞参数据进行了特征提取;基于特征飞参数据训练了CRBA-MKSVDD分类器,并对某型发动机一个飞行架次的工作状态进行了识别。结果表明,该方法识别准确率达到97.547 9%,可用于与发动机工作状态的相关研究和应用。