临近空间飞艇外形优化设计与仿真

以临近空间飞艇为对象,针对传统外形设计方法中存在的问题,提出了新的优化设计方法,搭建了流程框架,编制了优化程序。首先研究了遗传算法及多学科设计理论,进而在此基础上建立了飞艇阻力、体面比、应力模型,利用多学科设计理念对飞艇气动、结构、强度进行了一体化设计。其次将遗传算法引入到优化设计当中,并利用Matlab和Fluent开展了联合仿真研究。最后结合实际应用需求进行了算例分析,验证了该方法的可行性和效果。     

基于遗传算法的并联贮箱平衡排放调节方法研究

为了解决双组元推进系统的并联贮箱推进剂消耗不平衡问题,根据气路系统的压力输出特点,提出了一种基于遗传算法的平衡排放主动调节方法。引入多方方程,建立了调节模型,首先使用先进多目标遗传算法NSGA-Ⅱ进行了修正参数的优化选取,然后通过参数优化后的调节模型对预调节参数进行了求解。仿真计算结果与试验数据的对比分析表明,调节前后的压力及调节量等参数的相对误差在千分之五之内,该并联贮箱平衡排放调节计算方法正确、有效。最后,通过算例,分析了贮箱压力及气体容积对平衡排放控制能力的影响,计算表明,推进剂的消耗有益于提高单次平衡排放调节幅度,调节时间主要与调节量及贮箱压差相关。     

最优频移小波包变换窄带干扰抑制方法研究

针对频移小波包变换不能抑制多音干扰的问题,提出了基于遗传算法最优频移小波包变换的窄带干扰抑制方法。采用遗传算法进行频移和分解层数的最优选择,并采用奇偶判断的方法进行自适应小波包分解。仿真结果表明,该方法能够有效抑制窄带干扰。     

基于协进化的管路系统智能寻径

在航空发动机外部管路敷设过程中,多条管路路径之间存在相互影响,并最终影响管路的整体最优路径。本文在遗传算法的基础上采用协进化的思想研究多条管路同时敷设的方法,提出各条管路分别以遗传算法进行路径寻优,管路之间以协作度衡量管路系的质量的方法。并在二维凸多边形障碍物的情况下验证了算法的可行性。      

单级压气机气动优化设计

针对单排叶片气动优化设计难以保证级性能的问题,对一单级跨声速压气机进行了动静叶匹配的同时优化设计。以动叶中的掠、倾,静叶中的弯为设计自由度,对NASA Stage35进行了以气动设计点与峰值效率点为优化点的多工况气动优化设计,得到了动叶前掠、静叶向压力面侧弯曲的优化压气机级,其全工况性能均有不同程度的改善。     

高负荷低速轴流风扇数值优化设计与实验研究

应用基于自适应遗传算法和复合形法发展的混合遗传算法数值设计平台ADOP,对某高负荷低速轴流风扇TA36A实施气动数值优化。该风扇设计转速2.9kr/min,三维数值结果近设计点流量7.482kg/s,绝热效率为84.54%,失速裕度为16.38%;优化设计后风扇TA36B数值模拟结果失速裕度提高了1.6个百分点,气动效率为85.31%,比原型略有提高。气动性能试验风扇TA36B失速裕度达18.84%,具有较宽的稳定工作范围。     

Optimization and design of an aircraft's morphing wing-tip demonstrator for drag reduction at low speed,Part Ⅰ–Aerodynamic optimization using genetic,bee colony and gradient descent algorithms

In this paper, an ‘in-house' genetic algorithm is described and applied to an optimization problem for improving the aerodynamic performances of an aircraft wing tip through upper surface morphing. The algorithm's performances were studied from the convergence point of view, in accordance with design conditions. The algorithm was compared to two other optimization methods,namely the artificial bee colony and a gradient method, for two optimization objectives, and the results of the optimizations with each of the three methods were plotted on response surfaces obtained with the Monte Carlo method, to show that they were situated in the global optimum region. The optimization results for 16 wind tunnel test cases and 2 objective functions were presented. The 16 cases used for the optimizations were included in the experimental test plan for the morphing wing-tip demonstrator, and the results obtained using the displacements given by the optimizations were evaluated.     

系统成熟度矩阵算法在新型直升机评估中的应用

系统技术成熟度描述了系统研发的整体技术状态和水平,它是系统建设管理中重要的评估与分析内容。采用将技术成熟度和集成成熟度相结合的系统成熟度矩阵算法,对新型直升机系统成熟度进行了研究。结果表明:在大部分单项技术都达到了预期的技术成熟等级时,系统总体层面仍存在不确定和不成熟因素,为了有效提升系统整体成熟度,必须突破制约系统研发的"瓶颈"技术,并加强"瓶颈"技术与其他技术间集成的演示验证工作。     

免疫遗传算法在百叶窗最优化热设计中的应用

考虑优化过程中辐射能量交换的特殊性,为了加速优化过程的进行,通过引入漫反射系统单元表面间辐射传递系数与角系数之间的关系来处理百叶窗的辐射能量交换;同时为了克服传统优化算法存在的缺陷,提出了一种免疫遗传算法,并且应用于百叶窗最优化热设计中。优化设计表明,与标准遗传算法相比,该优化算法具有较强收敛度与全局寻优能力,可以较好地用于最优化热设计中。     

基于遗传算法和神经网络的梁板结构可靠性优化

基于结构系统静强度可靠性分析、神经网络和遗传算法,对空间梁板结构系统进行了可靠性分析和基于可靠性的优化设计。结构可靠性分析中,给出了安全余量以及安全余量对各变量敏度的显性表达式,便于各安全余量间相关性计算和可靠性计算精度提高。结构优化中,用神经网络和遗传算法,每代遗传操作中只需用传统方法计算1次结构系统可靠性指标,将该代最优解对应的数据加入神经网络的训练样本,从训练样本中删除最次样本,使训练样本不断处于更新状态。数值算例表明：该法收敛平稳、用时较少,具较好的收敛性和较高的计算效率。