移动唇口变收缩比侧压式进气道反压特性和自起动性能

在来流马赫数为3.85条件下,开展了移动唇口可变收缩比侧压式进气道反压特性和自起动性能风洞实验.研究了不同内收缩比条件下,侧压式进气道抗反压性能和起动性能.实验结果表明:在正常工作条件下,侧压式进气道内收缩比大小影响其抗反压能力,内收缩比1.19的侧压式进气道能抗23.42倍反压,内收缩比1.24的侧压式进气道能抗26.44倍反压,内收缩比较大的进气道抗反压能力强;不能自起动的侧压式进气道,通过移动唇口减小其内收缩比,可以顺利实现自起动.      

基于人工神经网络的微重力流动冷凝换热预测

微重力条件下管内流动冷凝换热系数是空间热交换器设计的基础依据,但其实验数据稀缺,故有必要建立精确的预测模型。文中提出了一种基于人工神经网络的微重力下管内流动冷凝换热预测模型。选取误差反向传播（Back propagation, BP）和径向基函数（Radial basis function RBF）两种神经网络,以水力直径、饱和温度、质流密度、干度及与工质热物性有关的参数作为网络输入,冷凝换热系数作为网络输出。结果显示,BP神经网络预测的均方根误差为237、平均绝对百分误差为4.32%;RBF神经网络预测的均方根误差为165、平均绝对百分误差为2.35%。相对于BP神经网络,RBF神经网络精度更高。基于RBF神经网络的微重力下管内流动冷凝换热模型预测值与94%的实验值和数值模拟结果的相对误差在±10%以内。     

基于非结构网格空间推进的高超声速飞行器背脊线优化

针对高超声速飞行器背脊线优化进行了研究。结合自由曲面变形(FFD)方法和Hicks-Henne型函数建立背脊线参数化模型,保证了飞行器背部曲面光滑连续。为减少计算耗时,采用非结构网格空间推进方法求解高超声速无黏流场,通过钝锥算例对该方法计算效率和精度进行了参数分析,并对飞行器流场计算进行了验证,对比表明表明:非结构网格空间推进算法计算效率提高4.5倍以上,计算结果与常规时间迭代法符合较好。采用优化拉丁超立方抽样建立响应面模型,分析了各设计变量对目标函数的影响。采用非支配排序NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ)算法以阻力系数和升阻比为目标对背脊线优化,约束飞行器体积变化不超过20%。结果表明,飞行器阻力系数和升阻比呈负相关,优化后阻力系数降低7.1%,升阻比提高16.9%。      

一类非仿射输入和不确定性系统的输出跟踪控制

针对一类具有非仿射输入和不确定性的混沌系统,提出了鲁棒自适应RBFNN反演控制。RBF神经网络用来逼近设计过程中所有的未知非线性函数,并且对逼近的误差设计了鲁棒项,设计的自适应律是针对RBF所有权值的上界而不是权值本身,因而在线自适应参数数量减少了,节约了计算时间。该方法保证了混沌系统的输出能跟踪任意参考信号,并且跟踪误差是一致渐进收敛的。仿真结果表明该方法的可行性和有效性。     

HicksHenne翼型参数化方法分析及改进

HicksHenne参数化方法是一种在翼型优化设计中广泛使用的参数化方法,详细探讨了HicksHenne参数化方法的特性,针对翼型设计的要求,分析并发现了标准HicksHenne参数化方法在翼型设计应用中存在的不足,即当采用有限设计变量进行翼型设计时,生成的翼型的后缘夹角与基准翼型相比不会发生改变。提出了改进的措施,用实际算例证明了改进后的HicksHenne参数化方法能够根据要求改变翼型的后缘夹角,并且保持了HicksHenne方法原有的优点,拓展了HicksHenne参数化方法的参数化设计空间。     

复杂涂覆目标的角闪烁特性分析

适当的涂覆材料可以使空中目标的后向雷达散射截面缩小,但同时,涂覆材料也会影响角闪烁偏差.为了充分利用涂覆材料的特性,利用图形电磁学和相位梯度法,在高频区对涂覆目标进行了角闪烁特性的建模与计算.鉴于图形电磁学的特色,涂覆目标的角闪烁计算不仅具有可视化特点,而且计算速度快、效率高.利用该方法对两球目标和复杂目标进行了仿真计算,计算结果表明涂覆材料在减小后向雷达散射截面的同时,对角闪烁具有一定的增强作用.      

一种识别单盘柔性转子不平衡的新方法

基于柔性转子瞬态响应和反向传播神经网络理论,提出了一种识别单盘柔性转子不平衡的新方法.通过转子的理论模型建立识别转子不平衡方位角的BP神经网络,在此基础上只需两次加速启动过程就可完成对转子不平衡的识别.首先通过BP神经网络和第一次启动过程的瞬态响应数据,识别出转子不平衡的方位角;然后再通过一次加试重启动过程,利用瞬态挠度的幅值与不平衡大小之间的线性关系,识别出不平衡的大小.实验结果证明了该方法的有效性.      

空钻井筒二维流场的数值模拟及井口压力分析

空气钻井井口压力是控制井筒内气固两相流场的重要参数,本文基于有限体积法,采用多块结构化网格,对川渝地区相关井空气钻进时的井筒二维流场进行了数值模拟,得到了速度、压强沿井深的分布情况。结合最小携岩速度与冲蚀临界速度准则,比选了合理的井口压力值范围,与实际钻井操作参数吻合较好。     

Feedback structure based entropy approach for multiple-model estimation

The variable-structure multiple-model（VSMM）approach,one of the multiple-model（MM）methods,is a popular and effective approach in handling problems with mode uncertainties.The model sequence set adaptation（MSA）is the key to design a better VSMM.However,MSA methods in the literature have big room to improve both theoretically and practically.To this end,we propose a feedback structure based entropy approach that could fnd the model sequence sets with the smallest size under certain conditions.The fltered data are fed back in real time and can be used by the minimum entropy（ME）based VSMM algorithms,i.e.,MEVSMM.Firstly,the full Markov chains are used to achieve optimal solutions.Secondly,the myopic method together with particle flter（PF）and the challenge match algorithm are also used to achieve sub-optimal solutions,a trade-off between practicability and optimality.The numerical results show that the proposed algorithm provides not only refned model sets but also a good robustness margin and very high accuracy.