一种基于数据驱动支持策略的航空布撒器翼型高维气动优化方法及其系统

    公开(公告)号:CN119862650A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411906935.6

    申请日:2024-12-24

    Abstract: 一种基于数据驱动支持策略的航空布撒器翼型高维气动优化方法及其系统,涉及并适用航空布撒器翼型优化领域,用于解决现有基于计算流体动力学和数值优化的气动翼型优化时存在的建模困难问题。本发明通过使用高维CST方法对航空布撒器弹翼翼型参数化,然后采用几何域分解算法通过POD分析获得低维几何模式,以重新参数化航空布撒器弹翼形状,降低设计维度,从而减少了优化和建模的困难。本发明还采用了一种新的数据驱动支持策略),通过DDSS算法充分利用航空布撒器弹翼气动数据,并从中提取有用信息构建低成本的代理模型,同时采用教学优化算法有效提高代理模型的预测收敛精度。可以有效减少对真实模型准确性的依赖,克服高维建模的困难。

    一种基于混合网格多模型的地面目标轨迹跟踪方法

    公开(公告)号:CN115390560A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210992794.9

    申请日:2022-08-18

    Abstract: 本发明涉及目标轨迹领域,具体涉及一种基于混合网格多模型的地面目标轨迹跟踪方法。步骤1:将地面目标的模型集M分成粗模型子集和细模型子集;步骤2:根据步骤1的分类对粗模型子集进行处理后得到概率更新的粗模型子集并对其进行估计融合;步骤3:步骤1分类的细模型子集根据在线数据和先验知识自适应调整;步骤4:对步骤2的粗模型子集和步骤3的细模型子集分别进行概率更新;步骤5:对步骤4概率更新的粗模型子集和细模型子集再次进行全局估计融合。本发明用以解决现有的技术方案无法对地面目标轨迹进行准确的状态估计。

    一种适用于航行体高速入水减载的空化器头型设计方法

    公开(公告)号:CN115214840A

    公开(公告)日:2022-10-21

    申请号:CN202210850668.X

    申请日:2022-07-19

    Abstract: 本发明公开了一种适用于航行体高速入水减载的空化器头型设计方法,包括:建立高速入水航行体模型;该模型由空化器、锥段和柱段构成;根据高速入水航行体入水过程中的空泡形态和袋深约束,以及航行体与水接触产生的摩擦阻力和压差阻力,选取空化器的头型,对建立的高速入水航行体进行调整;根据预设条件对调整后的高速入水航行体进行仿真;计算并对比调整后的高速入水航行体与传统半球头型航行体入水过程中所受的阻力情况,验证空化器的减载能力;当减载能力满足预设条件时,选取的空化器的头型即为最终确定的适用于航行体高速入水减载的空化器头型。该方法可对高速入水航行体的空化器头型进行设计,有效减小了航行体高速入水过程中所受的总阻力。

    一种适用于高速入水的尾罩分离机构

    公开(公告)号:CN114526648A

    公开(公告)日:2022-05-24

    申请号:CN202210253689.3

    申请日:2022-03-15

    Abstract: 本发明公开了一种适用于高速入水的尾罩分离机构,包括第一分离尾罩和第二分离尾罩,其中第一分离尾罩包括第一罩体、第一限位环、第一环向支撑件和第一连接吊耳;第一罩体呈半圆柱形;第一限位环位于第一罩体前端且与其连接为一体;第一限位环与航行体尾部的限位卡槽过渡配合,且第一限位环与限位卡槽通过第一爆炸螺栓连接;第一环向支撑件安装在第一罩体内部;第一连接吊耳固定在第一罩体尾端;第二分离尾罩与第一分离尾罩结构相同,第二分离尾罩与第一分离尾罩相互配合安装在航行体尾部,可在航行体入水过程受到尾拍力的冲击下有效保护航行体的尾舵和螺旋桨等关键部件。

    一种智能弹药协同进化任务分配方法

    公开(公告)号:CN114330715A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111616839.4

    申请日:2021-12-27

    Abstract: 本发明提供了一种智能弹药协同进化任务分配方法,包括对多平台拦截作战的弹药分配方案进行遗传算法的染色体基因编码;根据弹药分配方案中的拦截目标威胁程度以及不同弹药发射平台对拦截目标的拦截概率计算染色体个体函数适应度;得到不同弹药发射平台对拦截目标有效拦截的概率排序序列,按照有效拦截的概率值的优先级顺序对染色体个体执行遗传算法选择操作;对选择的染色体个体执行交叉和/变异操作,获得下一代遗传种群并重复执行上述步骤,直至满足终止条件,获得最终弹药分配方案。本发明采用基于贪婪原则的改进遗传算法任务分配方法,进行智能弹药协同进化任务分配的有效性更高,寻求最佳方案更有目的性,收敛速度快且遗传代数小。

    一种基于深度神经网络的航空布撒器气动外形优化方法

    公开(公告)号:CN119862652A

    公开(公告)日:2025-04-22

    申请号:CN202411912111.X

    申请日:2024-12-24

    Abstract: 一种基于深度神经网络的航空布撒器气动外形优化方法,涉及航空航天技术领域。为解决现有技术中存在的,现有的深度学习方法和CFD优化方法在面对航空布撒器这种复杂的、由多个可变参数组成的气动外形时,依然存在显著的局限性的技术缺陷,本发明提供的技术方案为:包括:采集使用深度生成对抗网络生成的航空布撒器气动外形;根据卷积神经网络提取所述气动外形的图像特征并将其转化为形状参数;根据所述形状参数,使用多任务学习模型预测气动数据,包括轴向力、法向力、俯仰力矩和压力中心;根据所述预测气动数据的结果,采用差分进化算法对气动外形参数进行优化。可以应用于航空布撒器设计与优化的工作中。

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