低成本捷联惯导不对称动态误差的神经网络补偿

 针对低成本捷联惯导系统(SINS)中陀螺动态误差的不对称性在角振动条件下造成姿态漂移的问题,设计了多层前向神经网络的补偿模型。在标定模型参数时,为降低对外部参考信号测量精度的要求,提出用姿态解算的最终误差作为网络优化目标的训练方法。由于最终的姿态误差不是网络的期望输出,无法采用有导师的训练方法,为此采用了微粒群优化算法。仿真实验结果表明:补偿后的陀螺动态误差的不对称度减小了一个数量级。     

喷丸强化对AISI420不锈钢固体粒子冲蚀行为的影响

研究了喷丸强化(SP)对AISI 420马氏体不锈钢抗同体粒子冲蚀(SPE)行为的影响.探讨了喷丸引起的表面残余压应力,表面粗糙度增大和表面加工硬化等三因素对SPE抗力的作用机制.结果表明:SP处理对AISI 420不锈钢在30°攻角下的SPE抗力无明显影响,但却降低了该钢在90°攻角下的SPE抗力.SP处理后进行表面抛光,则使该钢在两种攻角下的SPE抗力均得以提高.SP三因素对SPE抗力的作用机制主要有:表面粗糙化增大了试样表面对冲蚀粒子的有效暴露面积,因而降低了不锈钢在两种攻角下的SPE抗力;表面残余压应力能够有效抑制疲劳裂纹萌生和早期扩展,因而能有效提高AISI 420不锈钢的SPE抗力,特别是对90°垂直冲击条件下SPE抗力的提高作用更为明显;表面加工硬化提高了材料表面的微犁削抗力,因而对提高AISI 420钢在30°攻角下的SPE抗力有贡献,但是表面加工硬化层的抗多冲疲劳性能差,却不利于AISI 420钢在90°攻角下抗SPE性能的改善.     

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.     

区域杂波估计的多目标跟踪方法

高斯粒子概率假设密度（PHD）滤波往往假定杂波密度参数已知,这种做法对于实际应用是不现实的。此外,杂波的参数值通常依赖于环境条件,可能随时间发生变化。因此,多目标跟踪算法中需要实时准确估计杂波密度的参数。基于此,提出了一种多目标跟踪的区域杂波估计方法。首先根据量测信息在线估计出场景中的杂波数目,然后估计落入目标附近感兴趣区域的杂波数,并估计每个目标感兴趣区域杂波强度。仿真结果表明,在复杂场景下算法的跟踪性能明显优于未进行杂波估计的多目标跟踪算法,提高了跟踪的实时性和跟踪精度。     

冲压发动机导弹爬升段和巡航段轨迹优化

为了研究冲压发动机导弹爬升段和高空巡航段的燃油最优弹道,提高射程,提出了较为通用的一体化优化设计方法。研究了冲压发动机、导弹气动力与弹道之间的耦合特性,建立了导弹动力学模型,将弹道的最优控制问题转化为参数优化问题。为求解该参数优化问题,针对传统粒子群(PSO)算法求解优化问题时存在的早熟收敛的不足,提出了一种算法结构,改善粒子群算法的性能,求其最优解。数值结果表明:改进的算法相对其他几种粒子群算法具备更优秀的性能。所优化弹道相比导弹试验数据,以飞行时间增加3.3%为代价,节约了4.46%燃油。多组高弹道的仿真结果表明,巡航高度应不超过动压边界前提下,高弹道巡航有利于节约燃油,增加导弹射程。     

多工况载荷下航空发动机支架拓扑优化设计

将基于变密度法的拓扑优化技术引入到航空发动机外部支撑结构(例如附件支架)设计中,以多工况下的总柔度为目标函数,以体积为约束函数对某发动机支架进行基于拓扑优化的结构设计。根据发动机机匣与附件的相对位置关系建立支架初始模型,开展发动机外部支架结构受力分析研究,建立了基于多工况载荷下拓扑优化和考虑强度影响的尺寸优化相结合的发动机外部支撑结构设计方法,并对最终支架结构进行强度、振动、外廓性校核评估。结果表明：最终模型最大应力出现在工况3情况下,最大主应力为345 MPa低于材料疲劳极限;支架的第1阶固有频率在发动机最高转速频率的125倍以上。采用该方法对某发动机外部支撑结构进行拓扑优化设计,在满足强度、振动和外廓要求的前提下,最终模型质量仅为初始模型的73%。基于多工况的优化结果更符合发动机实际工作需求,该方法研究具有工程应用前景。     

工程化复合材料结构优化设计方法

复合材料结构的可设计性带来大量设计变量,单靠传统方法难以实现结构优化,复合材料结构优化的铺层优化设计也是关键问题之一。从工程实际出发,探讨具有工程操作性的复合材料结构优化设计方法,形成 从结构布置优化到初始尺寸优化,再到详细铺层优化的三级优化设计方法,并在设计过程中加入符合复合材料 工艺要求的制造性约束;以某飞机复合材料垂尾翼盒结构设计为例,采用该方法对其进行优化设计。结果表明:本文提出的三级优化设计方法是适用于航空复合材料结构优化设计的一种通用方法,可降低结构质量、缩短研制周期。     

基于深度神经网络的粒子图像测速算法

粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。     

扰流环对粉末发动机燃烧流动影响的数值模拟

为了提高粉末火箭发动机的燃烧效率,通过数值模拟方法研究了扰流环的有无、通径及位置对燃烧室燃烧流动特性的影响。结果表明:扰流环会增强Al颗粒和气相的掺混和换热程度,促进Al颗粒蒸发和燃烧,从而提高粉末火箭发动机的燃烧效率。当扰流环通径比在0.538~0.846范围内时,扰流环的通径越小,燃烧效率越高;当扰流环头部距离比在0.3~0.8范围内时,扰流环位置离头部越近,燃烧效率越高。设计扰流环时,应在距离燃烧室头部30%~40%的位置布置小通径的扰流环。      

回流燃烧室流动特性试验

为了揭示有/无燃烧状态下燃烧室热态和冷态流场的特征和流动特性,针对某型回流燃烧室单头部试验件,使用粒子图像测速仪（PIV）,测量燃烧室燃烧状态下不同截面处的热态流场,以及没有燃烧状态下不同截面处的冷态流场,探讨不同总压损失系数对回流燃烧室热态/冷态流场特征及流动特性的影响。研究表明:随着总压损失系数的增大,冷态条件下各截面流场结构基本保持不变,如射流孔穿透深度、射流角度、回流区位置及大小、流线等基本保持一致,但是各位置点速度大小逐渐增大。热态条件下各截面流场随着总压损失系数增大,流场结构也基本保持不变;相同总压损失系数时,热态流场与冷态流场存在差异,燃油喷射与气流的相对运动将会对燃烧室头部的流场结构造成影响,速度较冷态流动时略微增大。