基于动态因子的粒子群算法在航路规划中的应用

粒子群优化PSO(Particle Swarm Optimization)因其实现容易、精度高、调整参数少、收敛速度快等优点而在解决优化问题中得到了广泛的应用。分析了惯性权值及加速度因子对粒子群算法优化性能的影响,进而提出改进粒子群算法的方法:线性或非线性动态调整惯性因子,从而有效地提高算法的搜索能力;进行了仿真实验,仿真结果表明改进后的算法在全局搜优的速率与精度方面均有明显提高。     

可行SLP法在发动机在线优化中的应用

研究了航空发动机在线优化算法问题。基于序列可行方向法,提出了一种用于解决一般非线性优化问题改进的序列线性规划(SLP)在线优化算法——可行下降序列线性规划(FSLP)方法。其显著特点是通过适当的步长修正算法,在保证目标函数下降的同时,确保解的可行性。根据对偶理论证明了其核心算法的收敛性,对步长修正原理进行了数学分析,并详细介绍了算法实现途径。基于上述优化算法,以某型双转子涡扇发动机最大推力模式为仿真算例,验证了该算法在解决航空发动机在线优化问题时,相比传统的序列优化方法,在提高优化算法解的可行性方面效果更好。     

高精度秒脉冲信号的产生

通过介绍高精度秒脉冲信号的实现原理以及实现中的关键技术,分析了如何减小由码跟踪环路测量误差导致的秒脉冲信号随机抖动误差,提出了减小由直接数字频率合成器导致的秒脉冲信号系统钟模糊误差的实现方法。最后给出了在＂北斗＂一号卫星标校机工程应用中的实际性能,统计精度（1倍标准差）为1.7ns,保证了标校设备能高精度地服务于BD-1导航定位系统。     

基于直升机/涡轴发动机综合仿真平台的发动机非线性模型预测控制

 基于具有可靠置信度的直升机/涡轴发动机综合仿真平台,研究了涡轴发动机带约束优化的非线性模型预测控制(NMPC)技术。首先通过设计多输出迭代约简最小二乘支持向量回归机(RRLSSVR),训练具有较好实时性、精度及泛化能力的内嵌式预测模型,在高度0~5 km、前飞速度0~75 m/s范围内模型精度达5‰。其次,考虑了扭矩、燃油流量、动力涡轮转速、燃气涡轮转速等综合信息及相关约束对控制效果的影响,利用在线序列二次规划(SQP)算法实现滚动优化控制,而后加入目标转速偏差的积分项以消除静差,保证输出恒定。最后,通过对直升机进行机动飞行大扰动仿真验证了该预测控制器对扰动的抑制能力,相比传统串级PID控制,能够显著降低动力涡轮转速下垂/超调量,达到更好的控制品质。     

捷联惯性制导系统的圆锥误差及其补偿

圆锥误差是捷联惯导系统,特别是激光陀螺捷联惯导系统重要的误差源,为提高激光捷联惯性系统的导航精度,防止姿态误差的积累,本文研究了圆锥补偿算法和圆锥补偿误差特性,给出了常用的8种圆锥补偿算法,针对激光陀螺惯组的实际应用背景,开展了弹道仿真研究,给出了圆锥误差对激光陀螺捷联惯导系统导航精度的影响和补偿修正的效果。     

高维局部非线性转子-轴承动力系统的稳定性和分岔

采用模态缩减方法对具有非解析轴承的高维局部非线性转子系统进行自由度降阶。提出基于变分不等方程的有限元互补解的的数值方法,在几乎不增加计算量的情况下,使得实际轴承油膜力的Jacobian矩阵可与油膜力自身计算同时完成,并取得协调一致的精度。结合打靶法和Floquet理论对实际转子-轴承系统的非线性不平衡响应及其分岔行为进行计算分析,数值结果表明,所提出的方法不仅极大地降低了计算量,而且具有足够高的精度。     

应用等效系统法评价飞行品质

本文介绍等效系统方法在评价飞行品质中的应用,包括等效系统方法的原理、所采用的数学模型和进行等效系统拟配的数学方法。最后,介绍了具体拟配过程中应当考虑的若干问题。     

数据库的工程界面

 系统地论述了数据库的工程界面、数据库管理系统、程序设计语言三者之间的层次关系。以ＳＴＥＰ标准的ＳＤＡＩ（ＳｔａｎｄａｒｄＤａｔａＡｃｃｅｓｓｌｎｔｅｒｆａｅｅ）作为数据库工程界面的具体例子,详细地论述了它向ＯＤＢＭＳ及ＲＤＢＭＳ的映射。对于向ＲＤＢＭＳ的映射,提出了“知子女联系”向“知子女联系”的映射策略,为简化映射算法、提高系统效率提供了一种选择。     

高精度差分格式及多尺度流场特性的数值模拟

简要介绍了作者近年发展的高精度差分格式,给出了两类格式精度的分析方法,分析了粘性面差分逼近所引入的耗散量低亏效应。文中按群速度将格式分为快型,慢型和混合型三类。对每类格式分析了高频波的传播特性。     

NONLINEAR FILTERING ALGORITHM FOR INS INITIAL ALIGNMENT

The initial alignment error equation of an INS (Inertial Navigation System) with large initial azimuth error has been derived and nonlinear characteristics are included. When azimuth error is fairly small, the nonlinear equation can be reduced to a linear one. Extended Kalman filter, iterated filter and second order filter formulas are derived for the nonlinear state equation with linear measurement equation. Simulations results show that the accuracy of azimuth error estimation using extended Kalman filter is better than that of using standard Kalman filter while the iterated filter and second order filter can give even better estimation accuracy.