差分进化算法在气动力参数辨识中的应用

差分进化算法是一种新兴的优化算法,与最小二乘法等梯度类算法相比,它能够进行全局寻优且对初值不敏感,具有广泛的应用前景.建立某型飞机刚体运动的6自由度非线性动力学模型,在叠加一定比例白噪声的情况下获得其仿真数据,使用差分进化算法辨识出该型飞机的纵向运动气动力参数,辨识结果与真实值较为吻合,证明该算法是可行的.多组试验表明:对于该型飞机的动力学模型和仿真数据,使用差分进化算法的辨识结果与使用最小二乘法、普通粒子群算法的辨识结果相比,具有更高的精度和更强的鲁棒性.     

基于BPOD的气动弹性降阶及其在主动控制中的应用

流体动力系统是一个高阶的非线性复杂系统,这严重限制了优化和控制在该系统中的应用。模型降阶技术是解决这一问题的有效工具。将特征正交分解方法（Proper Orthogonal Decomposition,POD）和平衡截断方法结合起来,形成平衡特征正交分解方法（Balanced Proper Orthogonal Decomposition,BPOD）,并应用到气动伺服弹性模型降阶中。该方法将由POD快照得到系统可控和可观Gramian矩阵的近似表达,通过该近似得到平衡降阶模型。以一个二维翼段的气动弹性系统为例,首先将流体控制方程线化;然后利用BPOD方法得到非定常气动力的降阶模型以及降阶的气动弹性系统;最后,对降阶系统设计主动控制律,通过控制面偏转来抑制翼型颤振。数值仿真结果表明BPOD降阶模型可以精确地模拟高阶非线性的流体动力系统并且可以有效地应用于气动弹性主动控制中。     

模型选择方法在传感器建模中的应用

建立差分方程的好坏，将直接影响到测量系统的动态参数估计，对分析和改善系统的动态特性产生影响。该文讨论了能同时确定差分方程模型阶数和参数的方法－最优模型选择方法，并把该方法应用到传感器的建模中。该方法计算量少，与传统方法建立的数学模型相比较，更为简单、实用。     

LAC准则及其在ARMA模型辨识中的应用

基于残差序列最小自相关原理，提出了模型适用性ＬＡＣ检验准则及其递推算法，用于辩识和估计ＡＲＭＡ（ｐ，ｑ）模型的结构和参数，在实际应用中取得了较满意的结果。其特点是计算量小、精度高，并且不受ｑ＜ｐ条件的限制。     

基于改进莱维飞行的狼群算法及其在翼型气动优化设计中的应用

智能种群算法在翼型气动优化领域获得越来越多的关注。提出了一种基于改进莱维飞行的狼群算法,并对其寻优性能进行了测试和验证。为平衡算法的局部搜索和全局搜索能力,将局部搜索性能强但易早熟的狼群算法与莱维飞行相结合,在增加收敛速度的同时,保证算法的全局搜索能力。为克服原始莱维飞行效率低、精度差的缺陷,引入高斯核函数自适应调节莱维飞行的搜索步长,以增加其搜索效率;引入四元法,以增加其搜索精度;通过标准测试函数和标准翼型气动优化设计算例验证,表明改进算法在优化效率和全局寻优能力方面均优于原始算法。     

改进人工鱼群算法及其在时滞系统辨识中的应用

针对人工鱼群算法(AFSA)存在收敛速度慢和寻优精度低等问题,本文提出了一种改进人工鱼群算法(IAFSA).该算法中的人工鱼能够根据鱼群当前状态调整自身的视野和步长来平衡局部搜索和全局搜索.此外,算法中还加入了引导行为,即人工鱼在觅食行为未发现更优的位置时,当前人工鱼向最优人工鱼移动一步.仿真结果表明,改进人工鱼群算法在收敛速度、寻优精度和克服局部极值等方面有很大优势.本文将改进鱼群算法应用时滞系统的辨识中,辨识结果表明改进算法能获取被控对象的精准数学模型,并具有较强的抗干扰能力.     

应用在系统辨识中的一种改进的遗传神经网络模型

分析了传统系统辨识方法和神经网络方法各自的优缺点,提出一种应用在强非线性系统辨识中的遗传神经网络模型。针对神经网络的收敛速度和全局收敛性的缺陷,分别采用高速收敛算法和遗传算法进行了改进,取得了较为满意的结果。针对神经网络泛化能力差不易应用的缺点,使用了结构进化方法和结构设计方法中的剪枝算法来改善模型的泛化能力。最后使用2个模拟信号进行仿真试验,结果与分析的结论一致。     

薄膜超弹性本构模型及其在空气垫中的应用

为了在有限元分析中精确地描述空气垫的力学行为,研究了空气垫聚合物薄膜的本构模型及其在空气垫缓冲性能分析中的应用.基于聚合物薄膜的单向拉伸试验,提出了一种可压缩超弹性本构模型,并通过数据拟合,获得了本构模型的参数.通过空气垫静态压缩试验和模拟的对比,验证了本构模型的适用性,并将此聚合物薄膜的本构模型应用到空气垫的有限元参数分析中,分析了充气压力对空气垫性能的影响.     

ARMA 模型超定快速建模及其在水文预报中的应用

研究了ＡＲＭＡ模型超定快速算法及半参数预报。给出了建模及预报步骤，并对水位预报问题进行了分析，得到预期的结果。     

一种在线稀疏LSSVM及其在系统建模中的应用

为了减少在线最小二乘支持向量机(LSSVM)的计算量和存储空间,提出了一种在线稀疏LSSVM.这种LSSVM利用滑动时间窗中部分时刻的样本作为训练样本集.新时刻的样本总是加入训练样本集;每次删除样本时,若滑动时间窗最前端时刻的样本在训练样本集中,则删除它,否则从训练样本集中选择留一法预测误差最小的样本删除.与现有的在线LSSVM相比,这种在线稀疏LSSVM能用较少的样本学习系统较多的特性,能提高时空效率;与现有的在线稀疏LSSVM相比,它能摆脱陈旧样本的影响,更加适应系统的时变性.系统建模仿真实验表明,该在线稀疏LSSVM能节省时间和空间,具有较高的预测精度.     

CFD在汽车空气动力学研究中的应用

阐述了ＣＦＤ方法在汽车空气动力学研究中的应用现状，分析了各种数值方法目前的局限性。     

CFD在汽车空气动力学研究中的应用

阐述了CFD方法在汽车空气动力学研究中的应用情况,并对CFD分析所用的数值方法、常用软件和CFD分析的过程做了介绍,论述了CFD与汽车车身造型的相互依存关系.     

基于随机森林的大迎角非线性非定常气动建模方法

提出了一种新的大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模方法.传统的依据物理机理分析、实验观测等来建立飞机气动系数与飞行状态之间的建模方法在大迎角非线性非定常气动力和气动力矩建模中存在着局限性,导致模型精度不高,针对这个问题,提出了随机森林建模方法.根据风洞中飞机大迎角俯仰机动的特点,结合随机森林模型的原理,确定了与大迎角随机森林模型相关的输入特征,通过误差分析实验确定了随机森林模型中决策树个数和内部节点随机选择属性个数等关键参数的取值,利用F-18缩比模型在低速风洞中实验数据进行实验,结果表明,与经典的多项式模型相比所建立的随机森林模型得到的预测结果与真实数据之间的误差更小.      

基于随机P-集合的规律生成及其在非稳态系统中的应用

在P-集合概念的基础上,根据元素迁移的随机性,提出随机P-集合的概念,给出了随机P-集合的数据规律生成和P-数据规律萎缩-扩张定理,P-数据规律还原定理及P-数据规律分辨定理,给出了随机P-集合在非稳态系统中的应用.     

垂尾跨声速弹性载荷研究

研究了战斗机垂尾在跨声速范围的非线性气动弹性行为和弹性载荷特性。针对飞机垂尾,计算了飞机垂尾的颤振边界,通过CFD／CSD耦合时域内推进结构运动方程,得到弹性结构的响应历程,并记录每一时刻的气动载荷和结构惯性载荷,将气动载荷信息转换到CSD的结点上,加载到结构模型上进行瞬态响应分析,得到结构的动应力响应,计算给出了0°侧滑角时不同马赫数下的颤振边界和Ma=0.9、侧滑角2°和10°时的非定常气动载荷与非定常惯性载荷和弹性载荷的时域响应,分析了惯性载荷、气动载荷和弹性载荷对颤振的影响以及方向舵对垂尾颤振的影响。     

旋桨式流速仪在非恒定流模型试验中的应用

根据工程实验的特殊需要，阐述了旋桨式流速仪在工程模型试验中的重要性及研究情况，并着重介绍了HD-4B型电脑流速仪的原理、工作制、传感器的造型、与EMV-1型电磁流速仪及检定车比测的结果，及其在解决量测多点缓变非恒定流速及快速量测恒定流速中的应用.     

非稳态相渗实验数据的处理方法

通过公式推导与转换对比了JBN 方法和Jones 的图解法,得出二者本质的区别是选取的岩芯基准渗透率不
同。同时认为,在相对渗透率曲线的计算中,束缚水下的油相渗透率对于两相的渗流能力更具有参照性,更适合作为
岩芯的基准渗透率。在对平均含水饱和度和注入倍数的拟合中,对比了多项式、对数和指数函数。结果表明：对数函
数和指数函数通过分段拟合后可以达到高拟合精度,并且计算出的含油率更为合理。同时提出了针对驱替数据特点
的两段式分段拟合法。对于1=Qi ∼ 1=（IQi）拟合,不同的拟合函数计算出的油相相对渗透率较为接近,但水相相对渗
透率差别很大。对比线性、多项式和乘幂函数拟合,乘幂函数拟合的计算结果最为合理。     

模型大振幅运动风洞壁面影响实验研究

用 3个阻塞度不同的前缘后掠角 70°三角机翼 ,在 3m低速风洞中研究了模型作大振幅俯仰运动 (0°～ 90°)时风洞壁的干扰影响。研究中测量了模型的气动力及力矩特性 ,同时测量了风洞的非定常壁压。研究表明 ,虽然风洞洞壁干扰对非定常气动力及力矩特性有一定影响 ,但是它不影响测量的可信度 ,特别对复杂的力矩特性的本质无影响。另外 ,在模型作俯仰运动时 ,风洞壁压像非定常气动力一样有迟滞环 ,模型越大 ,迟滞环越明显