基于遗传算法优化的涡扇发动机三维模糊控制

为进一步解决传统二维模糊控制器存在的快速响应与稳定性之间的矛盾,以及提高控制器的响应速度,减小超调,改善稳态性能,设计了一个基本的三维模糊控制系统,在基本控制系统的基础上引入了模糊积分混合控制器,利用改进的遗传算法对模糊规则进行了优化设计,引入了Smith预估补偿器。仿真实验结果表明,所设计的三维模糊控制系统响应速度快、无超调、控制精度高;有效克服了时间延迟的影响;鲁棒性较好,适用于小型涡扇发动机"小偏离"动态模型的控制研究。     

直升机桨叶气动外形多目标优化设计

基于自由尾迹方法建立了直升机桨叶空气动力学分析模型,应用人工神经网络方法建立代理模型,采用改进的多目标遗传算法构建了优化框架,对直升机的悬停和大速度前飞状态进行优化.以悬停效率、旋翼等效升阻比及桨叶叶素的最大阻力系数为约束,对两个飞行状态的需用功率进行优化,得到了Pareto最优解集.并以UH-60A直升机的桨叶为算例,对其外形进行优化设计,优化结果表明,提出的桨叶气动外形多目标优化框架是有效可行的.      

Model parameters estimation of aero-engine based on hybrid optimization algorithm

A hybrid optimization algorithm for the time-domain identification of multivariable,state space model for aero-engine was presented in this paper.The optimization procedure runs particle swarm optimization (PSO) and least squares optimization (LSO) "in series".PSO starts from an initial population and searches for the optimum solution by updating generations.However,it can sometimes run into a suboptimal solution.Then LSO can start from the suboptimal solution of PSO,and get an optimum solution by conjugate gradient algorithm.The algorithm is suitable for the high-order multivariable system which has many parameters to be estimated in wide ranges.Hybrid optimization algorithm is applied to estimate the parameters of a 4-input 4-output state variable model (SVM) for aero-engine.The simulation results demonstrate the effectiveness of the proposed algorithm.      

一种改进的快速航路规划方法

通过改进启发式A*算法流程及数据结构,结合航迹规划多约束条件的实际,提出了一种快速可行的航迹规划方法.该方法考虑了飞机机动性能约束和终端进人方向角约束,建立专家知识库,缩小了搜索空间.将A*算法中的OPEN表映射到CLOSED表中,采用嵌套二叉树管理OPEN表和CLOSED表,提高了算法的搜索和执行效率.最后提出循环插...     

叶片质量矩优化排序中遗传算法的应用

针对某型发动机压气机转子,考虑叶片质量矩和初始不平衡量,采用遗传算法,对叶片进行优化排序以达到减少转子不平衡量的目的.经过对10余台发动机转子叶片质量矩优化排序验证,结果表明:整个转子的不平衡量大大减小,该方法可在实际发动机转子动平衡中推广应用.     

线性极化敏感阵列的极化平滑算法及相干源参数估计

 研究了基于极化敏感阵列的相干信号参数估计问题。首先,提出一种利用均匀线性极化敏感阵列的新型极化平滑算法(ULAPSA),其能够处理更多相干信号的参数估计,且具有更小的计算量。然后,基于ULAPSA给出了波达方向（DOA）和极化参数估计的两种方法：第1种方法利用角度搜索得到信号的DOA估计,适应任何多分量的电磁矢量传感器阵列;第2种方法结合传播算子算法,无需奇异值分解和角度搜索,能够同时估计信号的DOA和极化参数。该方法适应完备的电磁矢量传感器、三偶极子或三磁环构成的矢量传感器。最后,通过仿真实验比较和分析了所提算法的性能。     

考虑工序外协的TOC产品组合优化研究

 针对 “粗粒度”产品外包或自制模式进行能力拓展时造成的产品规划保守和接单损失问题,采用“细粒度”工序外协模式对瓶颈、非瓶颈有区别地进行产能提升,使企业设备平均利用率最高、整体有效产出最优、市场需求满意度最好。从自制商和外协商两种角度定义了有效产出,并推导了工序外协和产品外包两种不同制造模式下有效产出的关系。基于传统和新型两种约束理论（TOC）运作逻辑,根据独立优化和集成优化两种优化策略,构建了考虑工序外协的两种TOC产品组合优化数学模型。分析了工序外协和自制/外包模型间的关系,并进行了数学证明。若单位产品的外包成本等于所有工序外协的累加成本,则同一制造模式下集成优化策略不差于独立优化策略,同一优化策略下工序外协制造模式不差于产品外包制造模式。最后通过单瓶颈、多瓶颈算例分析验证了模型以及定理的有效性。     

管道曲面构件自动铺丝路径规划

提出了一种基于管道曲面广义螺旋线的铺丝路径生成算法,把芯模曲面的铺丝路径规划问题转化为求解该曲面上的广义螺旋线。利用管道曲面广义螺旋线算法,通过求解初值问题的一阶常微分方程组就可得到精确的位于芯模面上的铺丝路径。该算法具体计算可以利用功能强大的计算软件Matlab中的ODE45函数,该函数是基于自适应的4-5阶龙格-库塔算法,因而可构造具有相对误差以及绝对误差的控制机制的铺丝路径。经过算例验证,该算法操作简单,精度能够满足铺丝技术工艺要求。     

基于航班延误概率的鲁棒性飞机排班模型

飞机排班是影响航空公司运营成本的一个重要因素,对飞机进行合理排班,既可以最大化地提高飞机的利用率又可以减少航班的延误。首先简略介绍了国外的一些关于飞机排班问题（FSP）的研究方法,并给出关于飞机排班问题的经典模型;其次,在此基础上提出了基于延误概率的鲁棒性飞机排班问题的模型;最后,根据一个航空公司的数据,利用Grover算法的改进算法计算出模型的结果。分析结果表明了该模型及其算法的可行性以及决策的鲁棒性。     

雷达威胁环境下的无人机三维航迹规划

提出了一种雷达威胁环境下应用A*算法进行低空突防三维航迹规划的方法。首先对地形高程数据进行综合平滑处理,建立满足无人机机动性能要求的安全飞行曲面,并结合雷达威胁量化模型,计算出地形遮蔽雷达盲区的范围,最后在满足地形遮蔽雷达盲区的安全飞行曲面上运用A*算法规划出三维飞行航迹。仿真结果显示,该算法能简单、快速地获得三维最优航迹,易于工程实现。