基于划分检测模型的终端区异常轨迹检测方法

针对异常轨迹对轨迹聚类效果的影响以及给进离场程序管制适用性的量化分析提供分析数据的考虑,在结合数据挖掘中异常检测理论的基础上,利用划分检测框架及将距离和密度结合起来,设计了一种有效检测算法,运用到终端区飞行轨迹的异常检测当中,检测出飞行轨迹中的异常轨迹,从而改善轨迹的聚类效果。实例仿真结果表明：方法可以准确地检测出异常轨迹。     

飞机封闭腔室减重降噪优化方法

噪声水平是现代飞机封闭腔室设计的重要指标,设计中单纯地对壁板进行加肋处理虽能显著降低噪声但会大大增加结构质量,为此对由封闭腔室构成的结构-声耦合系统进行了减重降噪优化研究。基于结构-声耦合有限元模型,利用有限元软件ACTRAN计算了频谱加载时舱内的声压响应。通过试验对简化处理及数值计算进行了验证,并修正了相关模型参数。为了降低结构质量,以加强肋为边界对舱门壁板进行了分区,通过对各个区域壁板厚度及肋条截面积的优化设计,使系统动刚度分配更趋合理,降低了声辐射能量以及结构-声腔的耦合性,从而实现了在满足噪声约束条件下减轻结构质量的目标。本文的工作对实际工程中由加肋壁板所构成的类似结构的减重降噪设计有着较好的工程指导价值。     

运输机机翼平面参数快速优化方法

提出了一套机翼平面参数快速优化方法。新方法通过改变优化思路,简化计算模型,合理选择计算方法,有效地提高了优化效率。简要介绍参数优化思想与流程控制,重点阐述优化程序的气动、重量与性能计算模块的算法。以某运输机为算例,优化结果与资料数据吻合,验证了新方法的正确性。     

基于高斯伪谱法的飞机下降段轨迹优化

以大型运输机为研究对象,进行风干扰下的飞机下降段轨迹优化.通过对飞机下降过程的分析,建立了飞机的运动学模型、油耗模型和大气模型,得出了问题的目标函数和约束.运用高斯伪谱法把最优控制问题转化为非线性规划问题,并用序列二次规划求解非线性规划问题.仿真计算得到飞机最短下降时间的最优轨迹,讨论了不同的成本指数对下降时间和燃油消耗的影响.仿真结果表明,成本指数越大,飞机下降时间越短,燃油消耗越多.     

粒子群算法在装配序列规划中的应用方法研究

将粒子群优化算法引入到装配序列规划中,详细讨论了粒子群算法在装配规划中的数学表示,给出了适应度函数评价方法,并实现了装配干涉矩阵的构建,以发动机化油器装配为例,分析了粒子群算法在装配序列规划中的具体应用.     

基于截尾概率-非概率混合模型的可靠性优化算法

针对工程中截尾概率变量与非概率变量同时存在的情况,给出一种新的截尾概率与非概率混合可靠性模型。在该混合可靠性模型基础上,按照可靠性指标(RIA)法给出双层嵌套可靠性优化模型,并采用改进搜索策略后的ST-Powell优化算法在外层搜索设计变量的最优值,内层采用能保证收敛的改进的有限步长迭代法求解混合可靠性指标。数值算例表明,改进搜索策略后的ST-Powell优化算法的全局寻优性得到显著提升;改进搜索策略后的ST-Powell优化算法与改进的有限步长迭代法相结合求解双层嵌套混合可靠性优化模型的正确性得到验证,且对于非线性程度较高的极限状态函数同样能够得到满足截尾概率与非概率混合可靠性模型指标要求的最优解,并对工程结构算例具有很好的适应性。     

学科间载荷参数空间插值传递方法

针对多学科优化分析中面面耦合学科网格间载荷传递的问题, 提出了在参数空间中的三次函数插值传递方法.该方法将三维空间的源学科载荷点投影到二维参数空间平面上, 用三次插值函数对目标点载荷进行计算.此方法解决了叶片表面弯曲对载荷传递精度的影响.某涡轮叶片温度传递的结果表明本文的方法具有很高的精度.      

基于粒子群神经网络的轮盘优化

将粒子群算法(PSO)和BP神经网络相结合, 构建了一种新型智能结构优化算法.PSO方法除用于结构优化外, 还被用于BP神经网络的构造及网络训练, 使之可自适应调整优化.结构优化中, 以BP神经网络取代有限元方法, 通过设计变量来映射目标函数和约束, 从而大大提高了计算速度.将此方法用于轮盘结构优化, 使得轮盘体积减少了17.5%, 结果通过检验.该方法便捷、高效, 为解决工程结构优化问题提供了一个新途径.      

基于网格变形技术的涡轮叶片变形传递

为实现学科耦合,需要在涡轮叶片多学科设计优化的气动模型和结构模型之间传递温度、气压和变形等载荷.研究结构变形向气动网格传递的实现方法.参数空间插值方法解决耦合面网格不一致时的变形插值问题;网格变形技术用来调整气动网格内部节点的位置,保证变形传递后的网格质量.某涡轮叶片变形传递实例的表明:该方法能够用于多学科设计优化问题中的变形传递.      

基于更新法估计空闲时间的Inter-DVS算法的优化与实现

动态电压调整(DVS)技术是软件节能技术的另一种形式。由于CMOS电路的能耗和供电电压的平方及频率成正比关系,所以降低供电电压和频率是减少能耗的最有效方法之一。本文首先对DVS的各种算法作了详细的分类分析。然后,以"使用更新法"估计空闲时间的任务间DVS算法为例,采用嵌入式Linux操作系统对其进行了优化。最后,讨论了实现具有动态电压调解功能的嵌入式Linux操作系统的节能方法。