郑安波
- 作品数：12 被引量：22H指数：3
- 供职机构：航天空气动力技术研究院更多>>
- 相关领域：航空宇航科学技术理学自动化与计算机技术兵器科学与技术更多>>
- 协作优化在无人机概念设计中的应用
- <正>多学科设计优化(MDO)是当前飞行器设计研究中一个最新、最活跃的领域,而协作优化是解决多学科设计优化问题的一种二级MDO算法。本文将一种改进的协作优化应用到无人机的概念设计中。在该概念设计中,不
- 郑安波罗小云马汉东
- 关键词：无人机多学科设计优化
- 文献传递
- 临近空间太阳能飞行器横航向稳定性被引量：6
- 2016年
- 临近空间太阳能飞行器的横航向气动导数和质量特性与常规飞行器存在显著差异,其横航向模态具有不同于常规飞行器的特点。理论分析表明,临近空间太阳能飞行器滚转交感动导数较大,偏航阻尼动导数较小,导致螺旋模态发散;航向气动阻尼力矩和惯性力矩之比较大,因而荷兰滚模态阻尼比较大。为解决常规线性化动力学模型无法体现风场影响的问题,以地速在机体坐标系中的投影作为状态变量,建立了考虑风场影响、适用于地速为0m/s状态的线性化横航向动力学模型。利用此模型分析了临近空间太阳能飞行器在水平风和垂直风中的横航向稳定性。分析结果表明,稳定风场对横航向模态特征根无影响,但会导致横航向模态特征矢量发生改变。建立的动力学模型可用于此类飞行器的动力学分析和仿真。
- 李锋叶川李广佳郑安波付义伟
- 关键词：太阳能横航向稳定性模态动力学模型风场
- 协作优化在无人机概念设计中的应用被引量：3
- 2010年
- 多学科设计优化(MDO)是当前飞行器设计研究中一个最新、最活跃的领域,而协作优化是解决多学科设计优化问题的一种二级MDO算法。将协作优化应用到无人机的概念设计中,建立了包含气动、重量、性能和稳定性四个学科的无人机系统优化模型。与传统的设计方法相比,该方法为无人机在概念设计阶段提供了更加合理的飞行器外形,降低了初步设计和详细设计阶段对飞行器外形修改的可能性,从而缩短研制周期和降低成本。
- 郑安波罗小云马汉东范国芳
- 关键词：无人机多学科设计优化
- 基于Kriging的多目标遗传算法被引量：2
- 2014年
- 为了提高多目标优化问题的求解效率,提出了一种新的处理约束多目标优化问题的基于Kriging的多目标遗传算法(MOKGA)。MOKGA采用物理规划法将多目标优化转化为单目标优化,然后构建目标函数的考虑约束的EI(Expected Improvement)模型,并采用遗传算法进行求解。六峰值驼背函数和一个导弹多目标多学科设计优化问题用于MOKGA算法性能的测试。结果表明,与理论解相比,MOKGA算法有很好的优化结果;与NSGA II相比,MOKGA有很快的收敛性。
- 郑安波马汉东罗小云
- 关键词：多目标优化遗传算法
- 导弹多学科设计优化中响应面方法研究被引量：5
- 2009年
- 使用响应面方法取代高精度工程模拟可以减少设计周期和成本。目前,有多种响应面模型应用到导弹多学科设计优化中,每种响应面模型有不同优点和不足。本文的目的是通过比较六种响应面模型来帮助设计者选择合适的响应面模型。七种测试函数用来比较响应面模型的三个方面:近似精度、鲁棒性和应用难易度。结果表明,Kriging响应面和增强径向基函数响应面对线性响应、二次响应和高阶非线性响应都有很好的近似效果,而二次多项式响应面和移动最小二乘响应面适合于线性和二次响应,径向基函数响应面适合于高阶非线性响应。神经网络响应面在使用更多的采样点时得到更精确的模型。
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- 关键词：导弹多学科设计优化
- 空天飞行器上升轨迹优化
- 2012年
- 飞行器轨迹优化是一类最优控制问题,传统的优化方法存在对初值敏感的缺陷。采用一种组合优化方法,对空天飞行器的上升轨迹进行优化。首先用遗传算法对直接打靶法离散的非线性规划问题进行全局寻优,得到初步优化结果,然后以该结果作为初值,用序列二次规划法对伪谱法离散的非线性规划问题进行局部寻优,得到最终的优化结果。结果表明,组合优化方法既解决了初值敏感问题,又有较高的优化精度,可以有效求解轨迹优化问题。
- 张凯石文郑安波付义伟
- 关键词：空天飞行器遗传算法伪谱法
- 基于iSIGHT的战术导弹多学科设计优化被引量：3
- 2010年
- 讨论了基于响应面的协同优化方法计算框架,并利用该方法在iSIGHT软件中实现了导弹多学科的集成,建立了包含气动、弹道、发动机和质量4个学科的战术导弹的系统优化模型.对基于响应面的协同优化方法和单级多学科优化方法进行优化分析比较,结果表明,基于响应面的协同优化方法要优于单级多学科优化方法.
- 兰文博罗小云郑安波
- 关键词：导弹多学科设计优化响应面
- 基于仿真的无人机设计
- 2013年
- 随着计算能力的增强,各种仿真工具广泛应用于飞行器的概念设计。本文为固定翼无人机提出了一个基于仿真的包括气动、飞行动力学与控制的设计过程。它采用CFD进行气动特性分析和流场模拟,六自由度运动方程进行无人机数学建模,多目标遗传算法进行控制器优化设计。通过开环无人机运动分析和非线性闭环数学仿真实现对无人机气动布局和飞行控制系统的协同设计,并为飞行稳定性与控制问题提出解决方案。
- 郑安波罗小云马汉东
- 关键词：无人机CFD多目标遗传算法数学仿真
- 战术导弹多目标多学科设计优化被引量：3
- 2013年
- 为了对导弹进行多学科设计优化(MDO),建立了包含气动、推进、质量、控制和弹道的多学科分析模型,并采用协作优化对战术导弹多目标多学科设计优化问题进行了表述。针对多目标多学科优化设计问题的计算复杂性,提出了一种新的处理约束多目标优化问题的基于Kriging多目标遗传算法(MOKGA)。MOKGA采用物理规划法将多目标优化转化为单目标优化,然后构建目标函数的考虑约束的EI(Expected Improvement)模型,并采用遗传算法进行求解。将MOKGA与多目标优化算法NSGA-II进行了比较。结果表明,NSGA-II和MOKGA两种算法的优化结果均较初始方案得到明显改进,但MOKGA的精确分析次数较NSGA-II减少了40%,降低了多学科设计优化问题求解过程中的计算复杂性。
- 郑安波马汉东罗小云
- 关键词：导弹多学科设计优化多目标遗传算法
- 太阳能无人机概念设计与参数敏感性分析被引量：1
- 2016年
- 介绍了太阳能无人机概念设计的方法,并对太阳能无人机概念设计方法中的参数进行了敏感性分析。采用标准回归系数和偏相关系数对太阳能无人机参数进行了不确定性敏感性分析。为了解决非线性问题,在不确定性敏感性分析中引入了秩值。最终结果显示,通过对太阳能无人机参数敏感性分析,标准回归系数和偏相关系数都给出了很好的结果,可用于太阳能无人机参数敏感性分析。
- 郑安波赵凯石文
- 关键词：太阳能无人机能量平衡不确定性
