考虑微加工误差的微机械陀螺的健壮性优化

 为减小微加工误差对音叉振动式微机械陀螺设计性能的影响、提高其批量性能稳定性,以对其加工后性能变异影响最大的若干关键参数为设计变量,在分析了几何约束条件、模态性能约束条件、基于模态的加工灵敏度约束条件的基础上建立了微机械陀螺健壮性优化的数学模型。在无需事先知道微机械陀螺尺寸／性能的详尽统计信息的条件下,采用一阶摄动技术和遗传算法实现了微机械陀螺的健壮性优化设计。     

结构的斜撑杆布局与优化分析

应用组合理论，通过改变六面体刚架结构面上的斜撑杆添加方向获得布局不同的模型，并采用有限元方法对相应的结构进行了静力分析和固有频率分析，对部分模型进行了静力实验。结果表明：不同斜撑杆布局结构的抗扭性能有明显变化，合理的布局不仅明显提高了结构的抗扭刚度，也降低了扭转工况下的应力水平；但布局的变化对结构的固有频率影响不明显。     

飞行控制器的多学科综合环境研究

多学科分析与优化已成为近年来飞行器设计的重要研究方法。本文介绍了一个以飞行控制器设计与分析为目的、基于多学科综合的一体化仿真软件包,说明了它的组成、特点及其主要设计问题,并以某飞行控制器设计为例阐明其应用。     

基于改进支持向量机回归的非线性飞机结构载荷模型建模

为进行飞机结构载荷安全监控并为飞机结构疲劳寿命评估积累相关数据,需建立与飞行参数相关的 飞机结构载荷模型。针对飞机结构载荷与飞行参数之间的非线性关系,采用改进停机准则的 SMO 算法及粒 子群模型参数优化算法对支持向量机回归方法进行改进,并通过飞行动力学理论分析结合皮尔逊相关系数的 方法对参与建模的飞行参数进行选取。以飞机跨声速俯仰机动为例,建立机翼某一测载剖面结构剪力模型,并 对该建模方法进行仿真验证。结果表明:采用改进支持向量机回归方法所建立模型精度优于原始支持向量机回归方法建立的模型,即采用改进支持向量机回归方法可提高建模精度及泛化能力。     

基于IPSO-Elman神经网络的飞机客舱能耗预测

为了提高飞机客舱使用地面空调制冷时客舱能耗的预测精度,提出了一种改进的粒子群优化（IPSO）Elman神经网络的飞机客舱能耗预测模型。依据对算法中惯性权重与学习因子的收敛域分析,得出了二者合理的取值范围,将粒子到全局最优位置间距离与参数的取值范围相结合,构造了惯性权重与学习因子的动态调节函数,对其进行非线性的动态调节,并引入了变异因子,提出了一种跳出局部最优的策略,防止粒子群优化（PSO）陷入局部最优。将IPSO-Elman应用于Boeing738飞机客舱能耗预测中,与PSO-Elman、Elman算法进行性能比较,仿真结果表明基于IPSO-Elman的客舱能耗预测模型在预测精度和收敛速度方面均有一定的提升。该研究结果为飞机客舱能耗预测模型的建立提供了理论依据,对飞机地面空调的节能与机场电能合理调配提供了支持。     

Fault self-repair strategy based on evolvable hardware and reparation balance technology

In the face of harsh natural environment applications such as earth-orbiting and deep space satellites, underwater sea vehicles, strong electromagnetic interference and temperature stress,the circuits faults appear easily. Circuit faults will inevitably lead to serious losses of availability or impeded mission success without self-repair over the mission duration. Traditional fault-repair methods based on redundant fault-tolerant technique are straightforward to implement, yet their area, power and weight cost can be excessive. Moreover they utilize all plug-in or component level circuits to realize redundant backup, such that their applicability is limited. Hence, a novel selfrepair technology based on evolvable hardware（EHW） and reparation balance technology（RBT） is proposed. Its cost is low, and fault self-repair of various circuits and devices can be realized through dynamic configuration. Making full use of the fault signals, correcting circuit can be found through EHW technique to realize the balance and compensation of the fault output-signals. In this paper, the self-repair model was analyzed which based on EHW and RBT technique, the specific self-repair strategy was studied, the corresponding self-repair circuit fault system was designed, and the typical faults were simulated and analyzed which combined with the actual electronic devices. Simulation results demonstrated that the proposed fault self-repair strategy was feasible. Compared to traditional techniques, fault self-repair based on EHW consumes fewer hardware resources, and the scope of fault self-repair was expanded significantly.     

基于FA-NSGA分扭传动系统的均载和轻量化优化设计

以提高均载性能和轻量化为目标对某分扭传动系统进行了多目标优化设计.建立了分扭传动的非线性动力学模型,通过计算不同输入功率和输入转速下的均载系数,衡量分扭传动系统均载性能.以分扭传动系统参数为设计变量,考虑多工况条件,建立了以均载系数和质量最小为目标函数的多目标优化模型.为了提高计算效率,提出了具有适应值预测机制的非支配排序遗传算法（FA-NSGA）.利用3个基准函数对FA-NSGA进行收敛性和有效性的测试.结果表明:FA-NSGA对于3个测试函数均能获得满意的最优解,并且都能减少60%以上的真实适应值计算次数.采用FA-NSGA对实例进行优化求解,在得到的Pareto最优解中选取了一组满意的设计参数,该设计结果与参照方案相比均载系数降低了0.05,分扭传动系统质量减少了3.57kg.      

基于EFFD方法的自然层流短舱优化设计

采用extended free-form deformation(EFFD)方法研究了自然层流(natural laminar flow,NLF)短舱的气动外形优化设计方法.使用基于Bernstein基函数的EFFD方法完成了NLF短舱剖面的参数化,利用基于k-εSST(shear stress transport)两方程湍流模型的γ-θ转捩模型进行自然转捩预测,结合EFFD、一种混合动网格方法、Kriging代理模型和改进的粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)建立了针对NLF短舱气动外形的优化设计框架.采用该框架分别对通气NLF短舱和带动力NLF短舱进行优化设计.单独通气NLF短舱优化结果的外表面实现48%的层流,阻力系数比初始通气NLF短舱减小了0.0003.带动力NLF短舱的优化结果外表面保持了41%的层流.这些结果表明采用相关技术建立的优化设计框架在NLF短舱设计中具有一定应用价值.     

航空发动机全寿命周期修理成本优化探讨

分析了影响发动机全寿命周期修理成本的关键因素,提出了将发动机运行条件严酷度指数(SI)与发动机修理成本相对应的理念,从机队运行条件相关因素和维修工程管理相关因素的角度探讨发动机修理成本优化的方法。     

联合应用现代优化方法与S2流面计算进行多级涡轮的气动设计

本文联合应用S2流面正问题计算和多级局部优化设计对某三级涡轮进行多级气动优化设计。优化联合采用人工神经网络和遗传算法,流场计算采用全三维粘性流N-S方程求解,计算网格采用H-O-H型网格,即入口段、出口段采用H型网格,叶片区域采用O型网格。通过优化,总效率提高1.1%,总体性能提高,达到设计要求。