CFRP层合板力学性能数值模拟的研究进展

碳纤维增强聚合物基复合材料（Carbon fiber reinforced polymer,CFRP）具有高比模量、高比强度及耐疲劳等优异的性能,被广泛应用于各个领域。但由于其具体的使用环境较为复杂,在服役的过程中易造成损伤而形成安全隐患,为此国内外学者针对CFRP层合板的力学性能进行了研究。本文从冲击损伤、分层损伤、高低温及湿热老化和多场耦合损伤4个角度对CFRP层合板力学性能模拟研究进展进行系统综述,并详细阐述了基于虚拟裂纹闭合技术（VCCT）、内聚力模型（CZM）和渐进损伤本构模型（PDM）等先进数值分析方法模拟CFRP层合板损伤机理的研究现状。通过对比不同的有限元模拟方法,指出其优势及存在的问题,并对CFRP层合板力学性能模拟未来的研究方向进行了展望。     

利用视加速度补偿和推力逐级释放的垂直着陆制导方法

针对运载火箭子级垂直返回着陆段的制导问题,本文在应用凸优化的滚动时域在线规划基础上研究了制导鲁棒性的改善策略。为应对着陆后期控制能力不足的情况,在滚动规划过程中引入了推力上界逐级释放的策略。同时,考虑缓解干扰和误差累积的影响,在制导周期内引入视加速度信息对在线规划的推力指令进行补偿,以进一步改善滚动规划的递归可行性。最后,通过数值算例仿真及对比分析验证所提出的补偿策略的有效性。     

火星车三折平展坡道转移方案及转移姿态分析

以火星车从着陆平台安全转移至火星表面为研究目标,提出一种三折平展坡道转移方案。火星车坡道式转移方案难点在于,着陆点地形地貌不确定和着陆器自身姿态的不确定将导致火星车转移姿态不确定从而增大转移风险。为保证火星车坡道式转移安全性,开展火星车坡道式转移姿态分析,获得满足火星车安全转移要求的最小坡道长度并评价出极限转移姿态。为使三折坡道展开总长度尽可能靠近最小坡道长度需求,进行了三折坡道长度优化分析,获得在着陆器构型约束下三折坡道长度最大值,可为我国火星车转移工程实施提供借鉴。     

MSC/NASTRAN优化设计方法的讨论

介绍了MSC/NASTRANv68版优化设计模块的功能、优化方法和程序实现,对优化模型的近似和寻优算法的几个细节做了讨论,并通过算例说明。     

基于LADRC的无人机高精度定高控制

针对复杂气流扰动对无人机（UAV）航迹高度控制的影响,对存在复杂气流扰动下的定高控制策略、控制结构和控制器参数优化展开研究,实现高精度高度控制。基于线性自抗扰控制（LADRC）确定总体控制架构,设计扩张状态观测器（ESO）观测估计纵向高度通道和速度通道中存在的总扰动,在控制中引入扰动补偿,减小扰动对系统输出造成的影响。对UAV在飞行过程中存在的大气紊流扰动或离散突风等风干扰分析其功率谱密度,构造考虑风扰动对高度影响、时域响应特性和稳定裕度的综合目标函数,通过粒子群优化算法得到具有高精度、高抗干扰性能的控制器参数,优化中考虑风干扰的功率谱密度分布,减小了控制器参数设计的保守性。通过与常规比例-积分-微分（PID）控制器控制效果进行对比,说明基于线性自抗扰控制器的纵向高度控制的优异性能。      

基于遗传算法的机载武器调度优化

针对航母机载武器弹药调度存在的过程复杂、不确定性强、涉及因素多等特点,建立了现阶段机载武器弹药调度模型。通过设计编码方案,选择适应度函数,设定交叉、变异操作建立了基于遗传算法的调度优化模型,并通过 Matlab软件进行了仿真验证。结果表明,该优化过程可在一定程度上缩短调度总时间,提高调度效率。     

基于matlab的飞行器并行MDO方法的研究与实现

在Parmatlab的基础上开发出适合网络通讯的maflab工具箱MD0504 toolbox，此工具箱提供了在matlab环境下进行并行计算的函数。在此工具箱的基础上开发出进行多学科设计优化的软件GSEOPT，GSEOPT在并行环境下实现了基于全局灵敏度方程（GSE）的单级优化算法，用并行的方法求得了全局灵敏度，在系统层进行优化。最后用此软件对某飞行器进行了并行优化设计，给出了计算结果，并与参考文献结果进行了比较，得到了更好的结果。     

卫星数传调度问题的速度可控粒子群优化算法

针对卫星数传调度这一类复杂的约束组合优化问题,提出了一种速度方向和尺度可控的粒子群优化求解算法。为克服粒子群算法的早熟问题,该算法引入了速度更新的方向控制规则和尺度控制规则用于增加群体的多样性,并根据两种控制规则,提出了种群粒子的速度迭代策略,实现了算法运行过程中粒子间吸引和排斥过程的动态调整,同时保证了算法的收敛速度。设计了卫星数传调度问题的编码和解码方式,并证明了该编码方式下最优可行解的存在性。通过仿真实例验证了算法的有效性,并分析了算法控制参数对优化结果的影响。     

基于分类与优化的进场航空器调度方法

为兼顾进场运行效率与管制工作经验,提出了一种基于分类与优化的进场调度方法。在分析进场管制特点的基础上,将进场排序问题转化为机器学习领域的分类问题,并构建随机森林分类器预测航空器着陆次序;利用综合得分机制和滑动时间窗实现进场航空器动态在线排序;针对预测着陆次序建立多目标优化模型,实现着陆时间优化;采用长沙黄花机场3组繁忙时段的进场运行数据,验证方法的可行性。结果表明：随机森林分类器预测着陆次序与实际着陆次序高度吻合,正确率达到99.00%以上;相比于传统先到先服务策略,本文方法减少了平均延误时间、平均飞行时间、最大飞行时间、最大延误时间和着陆位置变动次数;相比于常规优化方法,本文方法能够在保障优化指标的基础上,将航空器着陆位置变动由12次降为2次。     

基于代理模型全局优化的自适应参数化方法

对于翼型气动隐身设计问题,设计变量的配置对设计结果影响很大,而简单地增加设计变量不能保证得到理想的结果。提出一种适用于代理模型全局优化的自适应参数化方法：利用全局敏感性分析方法——基本效应法,得到设计空间关于目标函数的敏感区域信息,并以此为根据增加设计变量;利用节点插入算法将低维样本在高维空间内进行重构,避免了重新取样的工作量。相对于传统固定设计空间维度方法,自适应参数化方法在设计空间的敏感区域扩展维度,能够更加精准地描述外形并反映目标的变化趋势。通过飞翼布局翼型的气动隐身优化算例,证实自适应参数化方法可以大幅提高优化设计质量和效率。