旋翼前飞气动噪声高效数值算法研究

采用“双时间法”数值求解旋翼前飞非定常欧拉方程，并在此基础上，运用改进的Kirchhoff方法，将近场流动解作为声源信号，积分求得旋翼前飞时产生的远场气动噪声(高速脉冲噪声)，从而发展了一套“流场→声场”的高效算法。为了保证网格生成效率，采用无限插值理论生成绕旋翼O-H型代数网格，并考虑了桨叶作变距运动的网格生成问题。解决了前飞噪声计算所遇到的计算机存储量过大、CPU时间过长的问题，并给出了定量计算结果，可作为研究旋翼声场机理及直升机降噪设计的基础。     

产自攀枝花市的四种水果果干品质特性分析

本研究分析评价了芒果干、木瓜干、草莓干和桑葚干的主要营养成分,利用质地剖面法(Texture Profile Analysis,TPA)分析果干的内部结构,并结合感官和微生物学评价对果干的品质进行综合分析。结果表明,四种果干均为高糖产品,草莓干的可溶性糖和总糖含量最高,分别为55.66%和97.26%。桑葚干的蛋白质和风味氨基酸的含量均高于其他三种果干,且为典型的高K、低Na(K/Na为4827)食品。而芒果干中粗蛋白含量最低,但其EAA/NEAA高达55.51%,说明芒果干氨基酸组成较为合理。此外,木瓜干硬度、咀嚼性、内聚性均最大,果肉保持完整的能力最强,但适口性最差。最后,四种果干中重金属及致病菌等限量标准均未超标。本研究通过对产自攀枝花的四种果干品质特性进行分析,明确果干的各项指标,从而为果干的市场应用提供理论指导。     

类乘波体飞行器机身与安定面对舵效影响及干扰机理研究

基于Navier-Stokes方程,数值模拟了高超声速情况下,类乘波构形机身带安定面与舵面粘性绕流,找出关键参数对舵面效率的影响规律,并对其干扰机理进行了分析。研究结果表明:1安定面与舵面的水平距离、垂直距离、机身的存在都会对舵面效率产生影响;2在有机身和无机身的2种构型下,水平距离与垂直距离对舵面效率影响趋势一致,相对影响量也基本相同;3在攻角4°状态下,水平距离对舵面效率的干扰影响小,因此在水平舵面安装位置固定的情况下,为了增加飞行器纵向静稳定性,安定面可以适当地靠近水平舵面;而垂直距离对舵面效率的干扰影响较大,因此,为了减小干扰,安定面的安装位置尽可能地靠上一些;4由于机身的存在,舵面根部受到了机身低马赫数区较强的干扰,造成了舵面效率降低,与无机身的构型相比较,机身的存在使得舵面效率降低可达到20%,因而应该采取适当措施减小机身干扰。文中的研究结果可为高超声速飞行器布局设计提供定量与定性的参考依据。     

含层流分离泡的粘性绕流精确数值模拟方法研究

高精度CFD求解器是翼型设计的基础,而翼型流动转捩的准确预测是提高数值模拟精度的关键之一。eN方法是比较可靠的且可应用于翼型设计的转捩判断方法,但目前国内耦合eN转捩预测与二维雷诺平均N-S(RANS)方程求解器的研究仍需要通过求解层流边界层方程为转捩判断提供所需的边界层信息。这种方法不能处理含层流分离泡的流动。为解决上述问题,文章发展了一种直接求解RANS方程为转捩判断提供高精度的边界层解的方法,耦合基于线性稳定性理论的eN转捩判断方法实现了含层流分离泡流动的转捩点自动判断。采用文中方法对含层流分离泡的翼型绕流进行了数值模拟,转捩预测位置与实验值吻合较好,气动力计算精度得到了提高,验证了该方法的有效性。     

基于改进蝙蝠算法的柔性流水车间排产优化问题研究

为解决柔性流水车间调度问题( flexible flow shop scheduling problem,FFSP),提出了一种基于精英个体集的自适应蝙蝠算法(self-adaptive elite bat algorithm,SEBA)。针对蝙蝠算法存在求解离散问题具有局限性、易陷入局部极值、优化结果精度低等问题,该算法采用ROV(ranked order value)编码方式,使算法适用于求解离散型的FFSP问题;提出基于汉明距离的精英个体集,由多个适应度高但相似度低的精英个体轮流引导种群进化,增强种群进化活力,避免寻优过程陷入局部极值;提出自适应位置更新机制,提高算法优化精度。最后采用不同规模的标准实例对改进算法进行测试,与已有算法进行对比,实验结果验证了改进蝙蝠算法求解FFSP问题的有效性。     

城市交通短时交通信息自适应遗传预测方法

目的 根据交通流特性,建立短时交通信息预测模型,预测短时交通信息.方法 在大规模、时变路网中,采用遗传算法进行短时交通信息的预测,建立了一种基于自适应遗传算法的短时交通信息预测模型,给出了相应的自适应遗传和变异算子,提出了适用于交通信息预测的模型评价指标.结果 仿真试验表明自适应遗传算法短时交通流预测模型可以满足大规模路网中交通信息预测的准确性、实时性和快速性要求.结论 采用自适应遗传算法进行交通信息预测优于基本遗传算法.     

基于遗传算法的混合流水线车间调度多目标求解*

为了解决传统的多目标优化算法难以很好实现企业的实际决策需要问题,针对混合流水线车间调度（HFSP）的多目标优化调度问题,提出了一种新的多目标遗传算法。根据企业实际需求,采用分模块两层建模的思想,将多目标分为约束性目标和优化性目标。算法根据目标性质的不同分别进行不同的搜索。最后将新算法应用于HFSP多目标优化问题进行实例验证。结果表明,所提出的算法具有很好的可行性,与其他多目标优化方法相比,该算法具有明显的优越性、实用性和可操作性。     

变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展

变可信度近似模型通过融合不同精度分析模型的数据,可有效平衡近似模型预测性能和建模成本之间的矛盾,在复杂装备优化设计中受到广泛的关注。综述变可信度近似模型及其在复杂装备优化设计中的应用研究进展。概述三类常用变可信度近似建模方法的基本思想,并介绍变可信度近似建模方法研究的最新进展。回顾面向变可信度近似模型试验设计方法的发展现状,包括一次性试验设计方法和序贯试验设计方法。综述直接影响变可信度近似模型优化设计求解精度和效率的两类近似模型管理策略,探讨基于变可信度近似模型的智能优化和可靠性/稳健性优化这两个领域前沿问题。归纳总结变可信度近似模型应用于复杂装备优化设计的现状。针对变可信度近似建模及其优化设计给出了一些应用建议,并指出未来值得深入研究的方向。     

智能建筑室内环境分布式可计算WSN任务调度研究

针对智能建筑室内环境下并行计算的动态任务调度问题,构建了基于分布式CPS思想的无线传感器网络(WSN)模型,并分别设计了基于可计算复杂性的任务分配策略和基于动态调度算法的任务调度策略。通过先将任务分配成若干个子任务,采用多带图灵机输入任务,由合适的计算节点进行计算,形成有向无环图,再按调度优先级排列任务,形成任务调度序列表,依序处理任务,从而达到了将任务分配、调度和执行相结合的目的。实验结果表明该策略可有效减少智能建筑室内环境分布式可计算WSN分布运行时任务之间的通讯时间和等待时间,同时提高了任务调度的成功率,最终优化系统的运行效率。