基于正交试验设计的进化算法初始种群生成法

针对进化算法求解多元优化问题时搜索空间较大、易陷入局部最优解等问题,提出了基于正交试验设计的进化算法初始种群生成法。采用正交试验设计思想,以搜索空间维数为因素,维数上分割的节点为水平,在满足约束条件的样本点邻域δ范围内按一定比例选择适应度较优个体,组合生成初始种群。与常规随机生成种群法对比,初始种群正交生成法在搜索空间内进行了大范围的拉网巡查,解决了初始种群生成较为盲目的问题,保证了种群的多样性,加快了算法的收敛速度,为更优初始种群个体的生成提供了保证。     

无网格法耦合RNGk-ε湍流模型在亚、跨声速翼型黏性绕流中的数值模拟

 基于移动最小二乘无网格方法,耦合RNG (Re-Normalisation Group) k-ε湍流模型求解雷诺平均Navier-Stokes方程。采用AUSM (Advection Upstream Splitting Method)⁺-up迎风格式求解数值通量,应用在高度各向异性点云结构中取得良好结果的点云重构技术结合移动最小二乘法拟合空间导数,并用三阶SSP (Strong Stability Preserving)型Runge-Kutta显式时间推进格式求解离散后的控制方程。在此基础之上,实现了对NACA0012、RAE2822翼型亚、跨声速黏性绕流的数值模拟,给出了翼型表面压力系数分布曲线、不同位置处的平均速度剖面、马赫数等值线等计算结果,并与实验值及相关文献数值模拟结果进行比较,结果吻合较好。表明所发展的结合点云重构技术的无网格方法耦合RNG k-ε湍流模型能够成功模拟翼型亚、跨声速黏性绕流,验证了所提算法的有效性,并拓展了无网格方法求解湍流流动的途径。     

基于应变测量的结构载荷分布反演方法

针对基于应变测量的载荷分布反演,首先对比分析现有几种影响系数法,并讨论影响载荷反演精度的几个关键问题。为解决单位载荷工况选取的难题,提出一种基于施密特正交化的最大垂直距离逐步筛选基工况法,从设计载荷工况库中筛选载荷基工况和应变基工况,建立一套完整的工程可行的载荷分布反演流程。为解决反向矩阵病态化的难题,引入Tikhonov正则化方法。以某型飞机机翼疲劳试验作动筒载荷和光纤传感器数据为算例,假设3种应变测量误差情况（无误差、5%随机误差、10%随机误差）,验证了提出的载荷分布反演方法具有很高的预测精度和鲁棒性,可为新一代航空航天器的结构健康监控提供一条可靠的载荷识别途径。     

基于压缩感知的整体叶盘多模态振动叶尖定时信号重构方法

叶尖定时测量技术是近年来发展的一种非接触式旋转叶片振动监测方法,具有非入侵性的优点,但是该系统测得的振动信号通常是欠采样的。为了能够重构叶尖定时欠采样信号,本文根据压缩感知理论以及叶尖定时采样原理引入了叶尖同步振动信号稀疏模型以及叶尖振动信号重构方法。对整体叶盘有限元模型进行瞬态分析得到叶尖振动信号,使用优化的正交匹配追踪算法以及基追踪对欠采样信号进行重构并和传统方法进行对比。计算结果表明：在信噪比为30dB的噪声环境下,限制频域的正交匹配追踪算法(OMP-RFD)可以准确地识别出叶尖振动信号的主要频率成分。最后使用试验所获得的叶尖振动信号进行重构,验证了OMP-RFD算法有效性。综上可知：压缩感知方法可以很好地应用于叶尖定时测量装置中,能够使用较少传感器识别叶尖同步振动欠采样信号参数,有效提高噪声环境下识别高阶频率的成功率以及准确度。     

基于POD-RBFN降阶模型的串列叶栅流场预测

通过传统实验或CFD 手段获取流场信息的方法往往需要耗费大量资源或时间,这在需要快速获取大量流场信息时产生的成本是无法接受的,发展比传统CFD 更快速的流场预测方法具有重要意义。采用本征正交分解（POD）方法对样本流场进行模态分解,提取流场的主导模态;而后采用径向基函数神经网络（RBFN）响应POD 基函数的系数,实现流场降阶预测模型的构建,并在模型中采用基于函数响应偏差的自适应抽样方法;通过某串列叶栅非定常流场数据对预测模型进行验证。结果表明：本文构建的POD-RBFN 混合模型可以快速准确地预测出串列叶栅的流场参数分布;与静态采样相比,本文采用的自适应采样方法在采样效率上表现出明显优势,同样重构精度所需的样本数降低了25% 左右。     

溶胶-凝胶法二氧化硅增透膜的制备与研究

利用正硅酸乙酯为前驱体,乙醇为溶剂,采用溶胶-凝胶法在玻璃基片上制备二氧化硅增透膜,并结合正交试验设计的方法,分析了试验的最佳原料配比以及影响二氧化硅增透膜性能的主要因素。用紫外-可见光分光光度计测定了二氧化硅增透膜的透光率。实验研究结果显示:以盐酸为催化剂在普通玻璃上制备的增透膜,可使透光率平均提高约3%;膜层结构为非晶态;正硅酸乙酯和水的含量是主要影响因素。     

进气道激波串振荡的模态分解及快速预测

为研究隔离段自激振荡现象,采用2阶时间和空间精度、非结构网格、剪切应力输运(SST)k-ω湍流模型有限体积法程序对二元进气道在高反压下的非定常特性进行数值模拟,成功捕捉到激波串自激振荡现象,在此基础上利用本征正交分解(POD)和动力学模态分解(DMD)方法对其进行分析.结果表明:该自激振荡是低频主导、多频耦合的复杂振荡...     

航空发动机轴承故障结构化贝叶斯稀疏表示

航空发动机轴承振动信号中与故障关联的瞬时冲击成分在时频变换域上不仅具有稀疏性,还具有某些结构特征,而传统的以正交匹配追踪（OMP）算法为代表的贪婪类及其改进重构方法,通常仅利用了信号整体的稀疏性,未考虑结构性干扰可能造成的影响,导致算法求解效率较低。针对这一问题,提出了一种参数优化字典的结构化贝叶斯稀疏表示方法。首先,在OMP算法基础上,基于贝叶斯概率模型,研究了一种能够促进稀疏重构效果的结构化贝叶斯正交匹配追踪（SBOMP）稀疏表示模型,实现对信号的稀疏表示求解。其次,针对轴承故障振动信号的特性,构建能更好的匹配分析信号的时频冲击原子库,降低了字典的冗余程度,并将灰狼优化算法（GWO）引入到基于时频冲击字典的SBOMP模型中,为SBOMP模型提供高效的原子选取策略,降低了稀疏模型的复杂度。仿真与实验结果表明：所提方法能够更有效降低背景噪声和杂质频率的干扰,验证了所提方法对航空发动机轴承故障特征提取的有效性和适用性。     

一种基于OFDM和跨层设计的星载交换方案

正交频分复用(OFDM)具有很高的频谱利用律和良好的抗多径衰落能力,而且OFDM信号中的各个子载波可独立使用,使得OFDM成为卫星通信中备受关注的新技术之一.基于OFDM提出一种全新星载交换方案,该星载交换方案具有灵活、高效、适应性强等特点.结合跨层设计思想,给出了此星载交换方案在一种工作场景下的性能优化算法,此算法可根据每个传输业务的QoS要求、业务速率、当前点波束星地上下行链路信道状态、点波束星地上下行链路发射信号功率上限,实现在各个传输业务之间自适应分配子载波并自适应配置每个子载波的调制制式,尽可能满足每个传输业务的QoS要求.