THE RESEARCH OF INCREASING LIFT ANDREDUCING DRAG FOR WING-TIP SAILS

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基于复合优化的航空发动机模型参数估计

本文提出了一种复合优化方法,用于发动机多变量,状态空间模型的时域辨识。优化中粒子群优化算法和最小二乘优化算法按照“串联”方式运行。粒子群优化从一个初始种群出发,通过进化来搜索最优解。然而有些时候,粒子群算法会陷入次优解。那么最小二乘优化算法就可以从粒子群的次优解出发,通过共轭梯度法获得问题的最优解。本方法适用于待估计参数较多,且参数变化范围大的高阶多变量系统。本文将复合优化算法用于4输入4输出状态变量模型参数的估计。仿真结果表明了所提出方法的有效性。     

基于代理模型的QPSO算法及结构优化应用

针对复杂结构的工程优化通常涉及到高度非线性的问题,采用基于迭代的传统优化算法可能无法获得全局最优解。在此研究背景下,文章引入量子粒子群优化算法(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO),提出了基于克里金（Kriging）代理模型的QPSO算法,通过构建环形桁架可展天线动力学性能的代理模型,对环形桁架可展天线结构参数进行了优化设计的应用研究。研究结果表明,基于Kriging代理模型的QPSO算法计算效率较高,环形桁架可展天线的基频及最大冲击响应面非线性特征显著,并通过将计算所得到的最优解与有限元解进行对比,验证了此方法的计算精度。由此可见,此方法的研究可为复杂结构的优化设计、研制提供一定的参考。     

翼尖帆片的增升减阻研究

采用涡格法编写了非共面机翼气动力计算程序。以展弦比为８．６的机翼加装帆片为例,进行了气动力计算并作了帆片优化设计。与在南航ＮＨ－２低速风洞中的实验结果比较表明,计算方法和优化设计是成功的。总面积为３．１％基本翼面积的翼尖帆片对减少诱导阻力具有明显效果,诱导阻力因子减小２０％左右。     

遗传算法在多目标干扰中的应用

为了解决多目标干扰中多参数波形优化设计,在标准遗传算法的基础上,对交叉、变异概率做自适应处理,提出一种基于二进制编码的自适应遗传算法。改进后的自适应遗传算法不仅解决了多参数波形优化中需考虑参数过多、高维、无约束条件、无法用常规方法得到理想波形的问题,而且与标准遗传算法以及未做自适应处理的改进遗传算法相比,在算法的收敛性方面和全局搜索方面都有了提高。仿真实验证明该算法的有效性和正确性。