利用添加剂改善高原热水采暖性能的研究

通过对高海拔、高寒地区采暖系统现状及存在问题的分析,拟利用添加剂改善常规的热媒水,增大采暖热媒平均温度,进而提高散热器的传热系数及散热量。并通过试验台分别对两种流体热媒的采暖系统表面对流换热系数及散热量进行实测研究。结果表明采用新热媒比以普通水为热媒时,散热器表面对流换热系数提高的平均值约为8．28％,单位面积散热量增加的平均值约为45．71％,取得了理想的效果。     

催泪子母弹对体目标作用效能研究

为了科学合理地评估催泪子母弹对体目标的作用效能,提出一种新的催泪子母弹对体目标作用效能评估方法。在分析催泪子母弹结构组成和工作原理的基础上,对催泪子母弹的外弹道模型进行了研究;基于外弹道理论,建立了催泪子母弹子弹运动的数学模型。根据催泪子母弹作用目标的特征,定义了子母弹作用体目标的作用效能——体积作用效能,并提出了一种离散求积的算法进行求解;得到了一种新的催泪子母弹对体目标作用效能的体积作用效能评估方法。仿真表明:提出的体积作用效能评估方法具有原理简单,运算量小,可操作性强,适用性高的特点。研究工作为催泪子母弹作战运用及性能优化提供了科学指导。     

纤维缠绕复合材料实芯球形结构单元耐撞性多目标优化

为了提高纤维缠绕复合材料实芯球形结构单元的耐撞能量耗散性能,在初始结构单元耐撞性分析的基础上,建立以结构单元中心承载圆柱体高径比、球形芯材短轴长轴比以及纤维缠绕复合材料表层壁厚比和缠绕角度为结构优化设计参数,以比吸能效率和冲击峰值载荷为评价指标的多目标优化模型。采用分级递进优化方法将多目标优化模型分解为两级单目标优化子模型,并通过有限元软件Abaqus得到不同子模型的碰撞响应。结合径向基函数构造近似函数模型,并采用第二代非劣排序遗传算法对结构优化设计参数进行两级递进求解,得到耐撞性能最优的结构单元。进一步开展的试验验证和破坏模式分析表明,优化设计后结构单元的耐撞吸能水平得到大幅提高,从而验证了该多目标优化分析模型的有效性。     

板翅式机油散热器空气冷却侧阻力性能数值模拟

建立了板翅式机油散热器冷却空气侧波纹翅片通道的稳态湍流数学模型,应用CFD(计算流体力学)方法对车用板翅式机油散热器空气冷却侧阻力性能进行数值分析,计算结果与台架试验数据基本吻合。通过分析得到的阻力系数与平均流速拟合函数,可为散热器的设计和优化提供参考。     

电子设备散热器的数值模拟研究

用Icepak软件对电子设备散热器进行了数值模拟,数值模拟得到的结果显示电子设备的散热效果与热管的管径、数量以及发热功率方面存在着密切的关系,为电子设备散热器的进一步优化设计提供了参考依据。     

基于冷却液温度的柴油机不同海拔热平衡试验研究

针对柴油机在高原运行时存在的热负荷增大、冷却系统散热能力降低等热平衡问题,设计了电控共轨柴油机热平衡性能高海拔模拟试验装置,进行了基于冷却液温度的柴油机不同海拔热平衡试验,分析了在不同海拔下冷却液温度对柴油机热流量分配的影响。结果表明:海拔不变时,随冷却液温度的升高,有效功热量、排气散热量以及余项损失均增加,而冷却液散热量却在下降,且各部分热量变化幅度随海拔升高而增大。海拔为0km、3km以及5km时,冷却液温度每升高10℃,有效功热量分别增加了2.65%、2.99%以及3.88%,排气散热量分别增加了1.91%、2.19%以及3.08%,余项损失分别增加了21.1%、29.3%以及43.4%,冷却液散热量分别下降了9.8%、10.6%以及11.8%。冷却液温度不变时,随海拔的升高,有效功热量和排气散热量均下降,而冷却液散热量和余项损失均增加。     

基于距离差法目标定位的多站雷达优化布局

多站雷达的布局直接影响距离差法目标定位的精度。首先给出多站雷达系统距离差定位的误差协方差矩阵的表达式和计算方法,然后以误差椭球体积最小为布站优化的目标,讨论了多站平面布局对空间目标定位时的优化布站方法,并在平面优化布局的基础上,推出无约束情况下的最优布局。仿真结果与理论分析一致,该结论可以推广到无源定位系统。     

高功率密度柴油机热部件散热量MAP研究

为满足某型高功率密度柴油机智能化控制冷却系统的设计需要,构建了高功率密度柴油机与冷却系统的工作过程耦合模型。利用该模型计算了柴油机关键热部件的散热量MAP,并对结果进行了分析。结果表明:一级中冷和二级中冷散热量随环境温度升高而降低;级间中冷散热量随环境温度的升高而升高。应用该方法能够快速掌握高功率密度柴油机的散热规律,为制定智能化控制冷却系统的控制策略提供依据。     

各向异性介质体目标电磁散射分析的快速算法

利用体积分方程矩量法(MoM)及其多层快速多级子算法(MLFMA)研究了各向异性的电介质体或/和磁介质体目标的电磁散射问题,将多层快速多级子算法的计算结果与解析方法(Mie)或矩量法结果进行了对比分析.不但验证了MLFMA算法的高效性和精确性,同时该算法还适合于分析模拟任意复杂介质体(如各向异性磁化等离子体)目标的电磁散射问题,为进一步实现电大尺寸的任意复杂各向异性介质体/金属组合目标电磁散射分析的精确高效算法奠定了基础.     

碳纤维强度的统计特性及对复合材料线芯力学性能的影响

测试了国产T300级碳纤维的单丝和复丝拉伸强度,并用Weibull分布来描述碳纤维单丝平均拉伸强度。采用拉挤工艺制备出国产碳纤维复合线芯,测试了国产碳纤维复合线芯的弯曲强度和短梁剪切强度性能。结果表明:国产T300级碳纤维单丝拉伸强度性能达到东丽T300碳纤维水平,且分散性更小;复丝强度略低。国产T300级碳纤维集束性较差,在拉挤抽纱过程中,容易夹纱和起毛。在纤维体积含量基本相同情况下,国产T300级碳纤维复合线芯力学性能与东丽T700碳纤维复合线芯力学性能相差不大。     

基于CFD分析的燃气轮机散热器数值仿真

为了改善燃气轮机的散热性能,以国产某型管带式散热器替换ΓТД-1250燃气轮机管片式散热器,建立了管片式和管带式散热器空气侧通道的稳态紊流数学模型,对2种不同类型散热器的阻力特性和表面传热特性进行CFD模拟,模拟结果与试验结果符合较好。数值仿真结果对比表明:散热器的压力降随冷却空气进口速度的增大而增大,且在相同的冷却空气进口流速下,管带式高出管片式散热器空气侧阻力的平均值约3.13%,同时管带式比管片式空气出口温度的平均值高出约6.29%。     

基于种群多样性测度的PSO算法及其应用研究

针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。     

基于热经济学的舰船发电机组配置优化

针对舰船综合电力推进的特点,运用热经济学理论,建立了发电机组配置的数学优化模型.通过Matlab遗传算法工具箱,利用改进的遗传算法对发电机组的配置优化进行研究.结果表明,热经济学方法能较全面地反映舰船动力装置配置的经济性;改进的遗传算法是一种解决发电机组配置优化的有效方法.     

一种改进的量子粒子群算法

量子粒子群算法是将量子计算与粒子群算法相结合的一种新的优化方法。首先利用相位角进行实数编码，将动态量子旋转门引入到粒子群算法中，采用自适应变异，提出了一种改进的量子粒子群算法。然后运用Pe-nalized函数和Ackley函数测试了该算法的性能。最后将该算法应用到武器目标分配模型中，获得了最优的分配方案。仿真研究表明，该算法具有收敛速度快、搜索能力强和稳定性高的特点。     

云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群算法

标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。     

柴油机本体冷却水流动与传热CFD仿真研究

以某型高功率密度(HPD)柴油机基础样机为研究对象,应用CFD仿真方法研究该样机本体内冷却水的流动与传热过程,得到该样机冷却水流动与传热的阻力参数和热力学参数,为下一步结合水泵、水散热器等进行冷却系统的优化匹配提供参考依据。     

基于改进ACO算法的多UAV协同航路规划

针对无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)在执行任务过程中遇到的诸如敌方防空火力、地形障碍及恶略天气等各类威胁源,采用威胁源概率分布的方法进行威胁的量化处理,构建任务空间的威胁概率密度分布图,有效消除了威胁源的差异性。根据UAV在任务飞行过程中的性能约束与时、空协同约束,同时考虑任务过程中UAV的损毁概率最小、任务航程最短,构建了相应的综合任务航路代价最优化目标函数。结合传统蚁群优化算法(Ant Colony Optimization,ACO)在解决此类问题中的不足,给出了相应的改进策略,提出采用协同多种群ACO进化策略来实现多UAV在满足时、空协同约束下的协同航路规划。通过相应的仿真计算表明,改进后的ACO协同多种群进化策略算法更适用于多UAV协同任务航路规划问题,具有一定的实用性。从而为多UAV协同任务航路规划问题的求解提供了科学的决策依据。     

面向多平台多目标协同跟踪的指派问题

针对多平台多目标协同跟踪中要求多个无人地面平台尽可能均匀地协同跟踪多个目标的特点,提出了改进的离散粒子群优化算法。首先采用连续型粒子群优化算法中的速度和位置迭代公式,然后对粒子位置进行离散编码,使粒子编码对应于可行的指派方案;其次,在优化算法中引入局部搜索,提高算法寻优性能。最后将所提算法应用于多平台多目标协同跟踪中的指派问题,并与未加入局部搜索的粒子群优化算法比较,仿真结果表明,加入局部搜索后的离散粒子群优化算法具有较好的寻优性能。