考虑捷联导引头最小视场角约束的制导策略

针对高超声速飞行器捷联导引头,提出导引头最小视场角（FOV）约束问题。首先分析了导引头视线角变化规律,指出在攻击固定目标时,导引头最小视场角约束在弹道末段无法被满足,导引头将丢失目标。在此基础上,基于缩短导引头丢失目标距离的目标,提出一种满足导引头最小视场角约束的制导策略。该策略不依赖于末制导律形式,当最小视场角约束无法被满足时,改变原有制导指令,主动改变弹道轨迹以增加弹体视线角,避免超出视场范围。其次,针对飞行器过载约束,设计了制导策略切换点,在到达切换点时该制导策略将结束工作,避免末端过载过大超出约束。通过对比仿真验证了所提出制导策略有效性,能够大幅度减少导引头丢失目标距离,工程上有利于提高末端命中精度。     

由混合特征对构造对称三对角矩阵

文章考虑一类由混合特征对构造对称三对角矩阵,文中给出了解的存在性和唯一性的充分必要条件,并且给出相应的算法和数值算例。     

固定——固定型无阻尼弹簧质点系统的质量优化问题

讨论了基于系统总质量最优化要求下的固定-固定型无阻尼弹簧质点系统的构造问题,通过求解广义逆特征问题获得了该问题的可解性条件和解的表达式,给出了数值算法和算例.     

基于Euler／N—S方程的跨音速非线性静气动弹性问题研究

在C-H网格的基础上,采用Jameson的中心差分有限体积法求解Euler/N-S方程,采用结构影响系数法计算结构的弹性变形,用三角元面积加权法和常体积转换法(CVT)实现流固耦合,计算了弹性后掠机翼在跨音速状态的静气动弹性问题     

Hamilton正则方程半解析法的收敛和对称分析

近年来,Hamilton正则方程半解析法在工程问题上的应用越来越广泛,但至今未见有关这种方法收敛性和对称性问题研究的文献。基于Hamilton正则方程的半解析法理论,通过变分原理详细推导了Hamiltonian元素的固支和简支边界公式及对称边界公式。多个实例的数值研究表明：随着网格加密,Hamilton正则方程半解析法的收敛速度快于一般传统位移有限元法,对称解法的效率明显优于整体解法。     

舰舰导弹武器系统综合作战效能多因素模糊评估

讨论了目前舰舰导弹武器系统作战效能评估中的几点不足,提出了用多因素模糊评估的方法评估舰舰导弹武器系统的综合作战效能。首先,给出了多因素模糊评估模型,包括确定评估因素指标集和加权相对偏差距离最小法的评估步骤;其次,通过对具有典型意义的5种舰舰导弹武器系统的综合作战效能进行多因素模糊评估,给出了应用示例,并对评估模型进行了分析,得出结论。     

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。     

钛合金加强框真空电子束焊接应用研究

钛合金加强框是飞机结构的重要构件,其在框段组合时机械连接与潜弧焊焊接方式均存在不足。真空电子束焊接(EBW)是实现钛合金框段组合的新型制造方式,具有显著优势。采用"积木式方法"展开系列试验研究:首先针对不同热处理制度下的TC4-DT焊接试样进行拉伸试验,通过标的参数对比获取合理的焊后热处理制度;然后通过系列焊接标准试样拉伸试验、断裂韧度试验及裂纹扩展率试验,获取基础性试验数据,并对焊接性能进行判断;最后经过短梁试验、部件试验以及机上应用,完成TC4-DT钛合金加强框EBW工程应用。结果表明:TC4-DT钛合金加强框EBW接头力学性能良好,较机械连接质量收益明显。     

基于反问题的涡轮过渡流道一体化支板设计方法

为进一步改善大涵道比涡扇发动机气动性能及燃油经济性,降低其污染物排放,控制其重量与成本,提出了一种高效的高、低压涡轮过渡流道整流支板一体化设计理念,即对原型支板与第一级低压涡轮导叶进行初步正问题一体化设计,并基于气流角全三维粘性反问题进行进一步改型设计,使得在保证自身气动性能不降低的基础上,带一体化支板涡轮过渡流道能够与高、低压涡轮实现良好匹配。以某型发动机过渡流道为算例开展了一体化设计工作,并采用三维数值模拟方法进行了设计点、非设计点流场分析评估。结果表明,设计点工况下一体化支板出口气流角以及马赫数分布均与原型导叶出口一致,验证了一体化设计的有效性。同时,带一体化支板的过渡流道总压损失从原型流道的2.49%降低到了1.02%。而在非设计工况,带一体化支板的过渡流道气流分离明显减小,具有更宽的最佳工况范围。     

AP聚类改进免疫算法用于航空发动机故障诊断

在免疫算法训练过程中引入近邻传播(AP)聚类与熵权法,对训练样本进行聚类与权值计算,将权值引入免疫算法中样本选择阈值的计算,以解决训练过程采用固定选择阈值所造成的检测器在部分区域过拟合,部分区域欠拟合的问题。结果表明:改进的免疫算法用于典型非线性函数的寻优时,迭代性能均优于传统免疫算法,并在大部分情况下优于粒子群算法与量子遗传算法,在进行某型发动机故障诊断的实例实验时,改进后的算法的诊断准确率达到98.06%,高于传统免疫算法的92.60%。