Forchheimer方程作为非达西渗流中广泛应用的基本方程之一,方程中A、B系数的确定一直是孔隙介质渗流领域中的热点及难点,不同学者根据渗流试验结果提出了不同的Forchheimer方程A、B系数的经验公式,但对于均质以及混合粒径的非均质条件...Forchheimer方程作为非达西渗流中广泛应用的基本方程之一,方程中A、B系数的确定一直是孔隙介质渗流领域中的热点及难点,不同学者根据渗流试验结果提出了不同的Forchheimer方程A、B系数的经验公式,但对于均质以及混合粒径的非均质条件下评价各经验公式适用性的研究较少。因此在渗流阻力试验的基础上,采用归一化目标函数和线性回归法评价了Forchheimer方程经验公式的适用性,为不同孔隙介质条件下Forchheimer方程经验公式的选取提供参考。结果表明:对于均质孔隙介质,Sidiropoulou公式对水力梯度有着很好的预测效果;对于2种混合粒径孔隙介质,在使用平均粒径的基础上,还应考虑混合粒径的质量比和大小因素,Macdonald公式的预测效果受混合粒径的质量比和大小影响较小,Kadlec and Knight公式对于水力梯度的预测结果较为稳定;对于5种混合粒径孔隙介质,使用d60作为特征粒径进行预测的效果较好,Kadlec and Knight公式对于系数A的预测效果较好,Ergun公式对于系数B的预测效果较好。研究结果能够为工程中均质及非均质松散砂砾石孔隙介质渗流计算的Forchheimer方程的选取提供依据。展开更多
针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive we...针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive weight adjustment)的框架下对轨迹规划的多个指标进行分解,得到若干个单指标的子问题.将凸优化算法作为求解单目标轨迹优化子问题的底层算法,嵌套在MOEA/D-AWA的框架中,经过迭代优化获得一组动力下降段飞行轨迹,其构成多目标轨迹规划问题的帕累托最优解集.根据模糊决策理论对各个帕累托最优解对应的多个轨迹指标逐步降阶并进行综合评估,经过决策得到多指标约束下的飞行轨迹.仿真实验表明,该轨迹规划方法能够在综合多目标的情况下,优化获得一组动力下降轨迹集合,且能够根据不同任务要求从中决策出最优的动力下降段轨迹,可有效解决月面飞行器的多目标轨迹规划问题.展开更多
文摘Forchheimer方程作为非达西渗流中广泛应用的基本方程之一,方程中A、B系数的确定一直是孔隙介质渗流领域中的热点及难点,不同学者根据渗流试验结果提出了不同的Forchheimer方程A、B系数的经验公式,但对于均质以及混合粒径的非均质条件下评价各经验公式适用性的研究较少。因此在渗流阻力试验的基础上,采用归一化目标函数和线性回归法评价了Forchheimer方程经验公式的适用性,为不同孔隙介质条件下Forchheimer方程经验公式的选取提供参考。结果表明:对于均质孔隙介质,Sidiropoulou公式对水力梯度有着很好的预测效果;对于2种混合粒径孔隙介质,在使用平均粒径的基础上,还应考虑混合粒径的质量比和大小因素,Macdonald公式的预测效果受混合粒径的质量比和大小影响较小,Kadlec and Knight公式对于水力梯度的预测结果较为稳定;对于5种混合粒径孔隙介质,使用d60作为特征粒径进行预测的效果较好,Kadlec and Knight公式对于系数A的预测效果较好,Ergun公式对于系数B的预测效果较好。研究结果能够为工程中均质及非均质松散砂砾石孔隙介质渗流计算的Forchheimer方程的选取提供依据。
文摘针对未来月面着陆动力下降段轨迹规划需综合考虑多性能指标的问题,提出一种对飞行轨迹先优化后决策的多目标轨迹规划方法.在多目标进化算法MOEA/D-AWA(multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition with adaptive weight adjustment)的框架下对轨迹规划的多个指标进行分解,得到若干个单指标的子问题.将凸优化算法作为求解单目标轨迹优化子问题的底层算法,嵌套在MOEA/D-AWA的框架中,经过迭代优化获得一组动力下降段飞行轨迹,其构成多目标轨迹规划问题的帕累托最优解集.根据模糊决策理论对各个帕累托最优解对应的多个轨迹指标逐步降阶并进行综合评估,经过决策得到多指标约束下的飞行轨迹.仿真实验表明,该轨迹规划方法能够在综合多目标的情况下,优化获得一组动力下降轨迹集合,且能够根据不同任务要求从中决策出最优的动力下降段轨迹,可有效解决月面飞行器的多目标轨迹规划问题.