履带车辆百叶窗空气流动模拟及结构优化

为了有效降低百叶窗的空气流动阻力、减轻百叶窗重量并增强其防护性能,建立了百叶窗空气流动的二维计算流体力学(CFD)分析模型和基于CFD分析的百叶窗结构优化模型。对人字式百叶窗空气流动阻力进行了CFD模拟,模拟结果与试验数据符合较好。以空气流动阻力、流通面积、投影系数以及叶片总体积为目标函数,基于遗传算法对板条式进气百叶窗进行了结构优化。优化结果证明了基于CFD分析的百叶窗结构优化模型的可行性。     

基于有限元和智能算法的结构稳健可靠性优化

在结构参数化有限元分析的基础上,获取结构随机设计变量与功能函数的关系,构建随机设计变量到功能函数的神经网络模型。由神经网络表达式得到功能函数和梯度显式表达式,进而计算可靠度以及可靠度对随机变量的灵敏度。以计算可靠度为非线性约束方程,以计算可靠度灵敏度为目标函数,采用遗传算法建立优化模型,得到灵敏度最小化的随机设计变量。导弹发射装置锁制钩优化设计实例表明,该方法在提高锁制钩概率可靠度的同时,能够降低可靠度灵敏度,为实施发射装置结构可靠性优化和稳健设计提供通用、有效的方法。     

基于自适应神经网络的火炮身管结构优化研究

针对火炮多学科优化设计存在计算量大、收敛慢和易陷入局部最优的问题,提出一种基于自适应径向基函数（RBF）神经网络的结构优化方法。编程计算火炮高低温压力曲线,并对ABAQUS有限元软件二次开发将其加载进有限元模型以获取身管的优化目标值,构建其与设计变量间自适应RBF神经网络模型。引入罚函数法处理约束条件,采用遗传算法在模型中求解寻优。每次优化迭代时利用建立的局部和全局分析模型分别选取更新点,增加样本点来更新神经网络,以提高神经网络的局部和全局预测能力。采用典型函数算例和某火炮身管结构多目标优化,实例验证了所提出优化策略的有效性。研究结果表明：身管优化后质量减小了6.63%,结构刚度提高了5.60%,最大等效应力减小了6.34%;与仅使用遗传算法相比,该方法所需的有限元模型调用次数降低了86.5%,运行时间减少了83.3%,为火炮结构设计和优化提供了参考。     

基于杀伤面积的杀爆战斗部总体参数优化

为了寻求合理匹配的战斗部各项总体参数,基于杀伤面积对杀爆战斗部的总体参数进行优化。建立相关 数学模型,以动态杀伤面积作为优化战斗部其他参数的目标函数,确定目标函数、设计变量和约束条件,采用网格 法计算满足约束条件的目标函数值,应用 Matlab 编制优化计算程序,获得各个设计变量对杀伤面积的影响规律。计 算结果表明：优化的总体参数组合可有效提高杀爆战斗部的杀伤面积。该方法可为杀爆战斗部指标确立和方案设计 提供参考。     

某迫榴式火炮反后坐装置的结构优化及分析

为了获得某新型迫榴式牵引火炮的理想后坐阻力曲线,对其反后坐装置进行结构优化。对反后坐装置进行受力分析并编写计算程序对后坐运动进行计算仿真。在一定后坐长度范围内,建立以节制杆尺寸为设计变量,后坐阻力峰值最小为目标函数的优化模型。利用ISIGHT软件集成仿真计算程序,选用修正可行方向法对优化模型进行求解。优化结果表明:后坐阻力峰值减小,曲线更加平缓,总能量基本不变。该优化方案对火炮稳定性提高和轻量化实现具有一定的参考价值。     

基于多目标遗传算法的高速履带车辆动力学模型参数修正研究

为了提高高速履带车辆多体动力学模型仿真结果的准确度,对模型参数修正方法进行了研究。建立了高速履带车辆多体动力学模型,根据其行驶工况统计规律,选择水泥路和砂石路作为参数修正的行驶路面条件。对比分析了模型参数修正前的仿真结果与实车测试结果,并给出了修正目标函数的表达式。通过正交实验设计筛选出对目标函数影响较大的待修正模型参数。为了解决修正效率低、计算量大的问题,建立了修正参数与目标函数之间关系的径向基神经网络近似模型。通过分析目标函数随修正参数的变化规律,采用多目标遗传算法NSGA-Ⅱ对两种工况条件下的模型参数同时进行修正,并确定了最终解。研究结果表明,动力学模型仿真结果的准确度得到了提高,证明该修正方法的有效性。     

基于优化最佳逼近的火箭弹高速侵彻等效缩比方法

文中基于优化理论开展了火箭弹高速侵彻等效缩比方法研究。通过量纲分析、优化拉丁超立方方法确定弹长、弹径、弹体初速度及靶标厚度为设计变量的样本空间,高精度数值计算获取设计变量关于弹体过载和持续时间的目标响应,建立快速分析模型,以响应最佳逼近为优化目标,以最小缩比为约束,模拟退火算法实现等效缩比优化模型的求解。优化结果代入侵彻模型进行参数反演,结果表明,缩比模型与原模型的过载特性具有较高的一致性。     

高压电磁阀性能优化仿真分析

高压电磁阀主阀背压腔进气和排气的流量影响高压电磁阀启闭特性。通过对高压电磁阀进行局部流场分析,计算了主阀受力影响;用AMESim建立仿真模型,分析了高压电磁阀动态特性。通过分析计算,提出主阀背压腔进气量化控制措施,达到了稳定的控制效果。     

基于正交试验法的聚能装药结构优化设计

常用的聚能装药结构设计方法是在经验的基础上通过试验或数值仿真,确定装药结构数,从几个待选方案中选择相对较好的方案,并不是真正意义上的优化且设计周期较长。基于正试验法,提出了一种不需要构建目标函数、约束条件函数和进行微分计算的聚能装药结构优化方。以影响聚能装药破甲深度的药型罩锥角、壁厚等主要因素为设计变量,以破甲深度最大为目标数值,建立了基于正交试验法的优化模型。通过选择适当的正交表,把选定的设计变量的三水平配列于正交表中,在方差分析和F检验的基础上,求出设计变量的最优组合,反复迭代后得到全最优解。以125 mm聚能装药结构设计为例,进行了试算,计算结果表明：优化结构与原方案相,提高了破甲深度,表明了该优化方法的可行性。     

基于遗传算法的小推力空间液体发动机参数优化

基于连续型遗传算法，与空间液体火箭发动机系统质量模型和长度模型相结合，建立了空间发动机系统优化模型。以发动机系统的质量为目标函数，对燃烧室压力和喷管扩张比进行了优化设计。计算结果表明．采用遗传算法能够有效地得到最小质量下设计变量的最优解。     

基于BP 神经网络的装甲车辆发动机使用状态评价

为综合预测装甲车辆发动机使用寿命,应用相关性分析优化发动机使用影响因素指标体系,定义发动机使用条件修正系数,对发动机使用状态样本数据进行分析与处理,构建BP神经网络评价模型,并利用获得的样本数据对网络进行训练和检验。结果表明：该方法能定量评价装甲车辆发动机使用状态,为预测装甲车辆发动机使用寿命提供一种新方法。     

基于计算流体力学的车辆发动机散热器芯部外形优化

为降低散热器空气侧流动阻力和芯部体积以达到节约冷却风扇功率和车辆动力舱空间的目的,建立了散热器空气侧计算流体力学（CFD）模型和基于CFD分析的散热器芯部外形优化模型。在满足散热需求和动力舱安装空间要求的前提下,以空气侧流动阻力和芯部体积为目标函数,基于遗传算法对一板翅式散热器芯部外形进行了优化,对优化后散热器的散热性能进行了校核。结果表明,所建优化模型是可行的。采用正交试验设计法确定了各变量对优化目标影响的主次顺序：在空气流量一定时,散热器芯部高度对散热器空气侧流动阻力和芯部体积的影响最为显著。     

风扇蜗壳高度对装甲车辆冷却风道空气流动的影响

为有效降低装甲车辆封闭式冷却风道的空气流动阻力,利用计算流体动力学技术进行数值模拟,通过GT-Suite软件建立了冷却风道的仿真模型,并用GT—Cool模块离散了装甲车辆冷却风道的3D模型,研究了蜗壳高度的变化对冷却风道主要设计参数之间的影响,指出蜗壳高度小于257mm时,风道阻力过大,冷却风道设计不合理．在对风扇蜗壳进行改进后,低温散热器进口截面处空气平均流速增加．     

装甲车辆空调系统动态热负荷计算

建立了装甲车辆的整体温度场的计算模型,提出了利用数值方法计算太阳辐射和发动机的散热对整个装甲车辆的整体温度场的影响,进而通过温度场计算空调热负荷的装甲车辆动态热负荷的计算方法.计算了一天之内的空调系统热负荷的变化情况,并讨论了太阳辐射强度和发动机负荷对空调热负荷的影响.     

Numerical Simulation of Airflow Field and Structure Improvement in Engine Compartment of Armored Vehicles with Electric Transmission

When the mechanical drive is changed into the electric transmission,the cooling system of the engine compartment should be altered to meet the new requirement for the increasing in equipment such as electric apparatus.In order to predict and analyze the rationality of cooling system in the virtual engine compartment,the numerical simulation of airflow fields in the engine compartment by using computational fluid dynamics（CFD） technique is necessary.An armored vehicle with electric transmission in the research is taken as the research object.The physical model and mathematical model for the computation of 3D air flow and heat transfer in the engine compartment of an armored vehicle with electric transmission is established.Turbulent flow in the compartment is described by using the standard k-ε two-equation turbulence model.The temperature and velocity fields of 3D air flow in the engine compartment are numerically simulated and analyzed based on different fan＇s flux.A theoretical basis for determination of the fan＇s flux is given by the simulation results.The positions of the air-vent shutter are analyzed.The simulation results show that the different positions of the air-vent shutter can lead to different cooling efficiencies.     

汽车排气消声器设计研究

基于管道声学理论,利用AVL公司的Boost软件建立排气消声器模型,进行某轿车的排气消声器改进设计.实验证明,这种设计方法能够充分考虑发动机排气气流对消声性能的影响,并可以在消声器设计过程中兼顾发动机的综合性能和消声器的消声性能,是排气消声器设计的理想方法.     

The Application of Compulational Fluid Dynamics to Design of Vehicle Cooling Wind Tunnel

A computational fluid dynamics （CFD） calculation model for the airflow and heat transfer in an armored vehicle cooling wind tunnel is established. A practical method to determine computation region outside power train compartment, produce grid and ensure grid quality is put forward. A commercial software FLUENT can be used to obtain solutions numerically in 3-D space. Precision of CFD calculation results is verified. The CFD model is used in designing a vehicle cooling wind tunnel, and air flow resistance of fan blast baffle is calculated. The calculated results show feasibility of the CFD rnodel and the method.     

基于深度自动编码器神经网络的飞行器翼型参数降维与优化设计

传统飞行器翼型参数化描述方法在翼型优化设计研究中因变量较多导致优化效率低、计算工作量大,为此提出一种基于深度自动编码器（DAE）的神经网络模型。将该模型用于翼型优化设计研究中描述参数降维问题,研究经该模型降维后各翼型描述参数的物理意义,并与本征正交分解法（POD）对翼型描述参数降维效果进行对比。在给定的优化设计目标与约束条件下,设计基于代理模型和遗传算法的翼型优化方法,对RAE2822翼型进行跨声速来流下的优化设计,将所提模型与类别形状函数变换法（CST）、POD方法的优化效率与翼型优化效果进行对比。对比结果表明,所提利用DAE神经网络模型的方法优化效率更高,在跨声速来流下对RAE2822进行减阻优化设计结果明显优于CST方法、POD方法。     

基于改进BP网络的装甲装备机动性能评估模型

收敛速度慢、易陷入局部极值是传统的BP神经网络难以避免的问题,最终可能导致网络训练失败．在量化装甲装备机动性能指标的基础上,采用遗传算法对BP神经网络权值进行优化,用自适应梯度下降法对传统BP神经网络进行训练,从而建立装甲装备机动性能评估模型,并通过二次训练得到评估值．仿真结果表明该改进网络收敛速度明显优于传统网络,能有效避免局部板值问题。