摘要：随着信息化时代的不断发展,移动通信技术已成为现代社会的重要基础设施,而5G以其高速、低时延、大连接等特点,极大地推动了物联网、智能制造、智慧城市等各行各业的发展。文中对5G承载网技术展开了详细研究,结合具体案例,系统论述了5G承载网技术组网的应用,以期为进一步提高5G网络技术的应用水平提供支持。

摘要：广州市2010—2020年人口结构与空间格局深刻演变,造成城市人地关系发生巨大变化,对规划产生重大影响。本文以“七普”“六普”两次人口普查数据,以及“三调”变更、“二调”变更两次国土调查数据为基础,分析十年间广州市的人口总量与用地增长耦合关系、人口结构与用地结构变化关系、人口密度分布与用地效率变化关系,并基于特征问题提出相应的规划应对建议,为协调广州市人口与城市用地发展提供研究支撑。

摘要：文章将多目标优化方法中的Pareto遗传算法与能准确描述翼型无粘性流动的Euler方程以及旋翼气动分析模型结合起来,以旋翼悬停效率和固定翼的升阻比作为优化设计的目标对需同时满足旋翼和固定翼两种使用要求的机翼进行了多目标优化设计。设计结果表明通过优化设计的机翼在气动性能上得到了提高,达到了优化设计的目的,文中发展的机翼优化设计方法是可行的。

摘要：针对传统设计方法缺乏物理背景等不足,利用流动数值仿真及相关性分析的手段,对几何外形与流动变化的相关性规律进行经验总结,并将这种设计经验进行数值化描述后,引入到优化设计中,建立新的气动外形优化设计模型,使设计模型具有一定的物理意义,从而提高设计效率,改善设计结果。通过高速自然层流翼型HSNLF-0213的优化设计,利用相关性的分析结果,建立具有物理意义的优化模型,开展了基于单点优化设计且同时满足多点设计要求的设计方法的应用研究,对这种设计方法及思路进行了初步的探索。设计结果证明了该方法的可行性。

摘要：在分析国外滑跃式高超音速巡航飞行器的发展现状基础上,提出了高超音速巡航飞行器的概念设计,对滑跃式高超音速巡航飞行器总体方案提出了设想。选择乘波构型建立了滑跃式高超音速巡航飞行器的气动布局,采用Euler方程数值解法Dahlem-Buck公式和切楔法对气动布局的亚、跨、超、高超音速气动特性进行了计算分析。由结果可见,建立的气动布局可满足总体方案设想中飞行任务要求。对滑跃式高超音速巡航飞行器的动力技术进行了初步研究,分析了采用火箭基组合循环发动机(RBCC)方案所需的燃料消耗。由初步分析计算结果可见,对于Ma≈10的滑跃式高超音速巡航飞行器,采用RBCC作为推进系统,可满足总体方案的技术要求。

摘要：翼型优化往往需要考虑众多的设计目标和约束条件,对此发展了稳健高效的翼型综合优化方法。在粒子群优化算法中用繁殖策略深度挖掘由Kriging代理模型所获取的全局信息,对基准函数优化、翼型几何外形重构与层流翼型优化问题进行了测试,结果表明该算法可大幅度提高优化速度。将改进的Hicks-Henne翼型参数化方法和雷诺平均Navier-Stokes(N-S)方程流场求解器与优化算法相结合,采用可方便确定权重系数的多目标非线性适应值加权方法,分别对多点、多目标和多约束的超临界翼型与低速翼型进行综合优化,计算结果表明该方法可大大提高气动外形优化的工程实用性。

摘要：根据气动-结构一体化设计思想,结合机翼在真实飞行条件下受到气动载荷产生弹性变形的问题,进行了一种考虑静气动弹性影响的复杂机翼气动外形反设计方法研究。气动载荷及机翼结构弹性变形由基于非结构网格的三维Euler方程耦合结构力学平衡方程求解得到;用Takanashi余量修正方法作为机翼反设计方法,进行"复杂机翼气动弹性分析-简单光滑机翼反设计"循环迭代设计。以某型带有挂架及翼梢小翼的支线飞机大展弦比机翼作为设计算例,设计结果表明发展的设计方法是可行的,具有很高的工程实践意义和实用性。

摘要：由于受机身绕流的影响,后掠机翼翼根的流动非常复杂,翼根气动设计是后掠机翼气动设计的难点。本章发展了基于Kriging代理模型的双层粒子群优化算法,结合雷诺平均N-S方程流场求解器进行了考虑机身干扰的机翼气动外形综合优化研究,在保证机翼相对厚度和容积不减的前提下降低了气动阻力、低头力矩和翼根弯矩。而考虑非设计巡航状态的多点综合优化使设计机翼具有良好的鲁棒性。

摘要：针对粒子群等随机优化算法计算量大的缺点,发展了基于Kriging模型的优化方法。采用改进的量子粒子群算法对Kriging模型的相关模型参数进行优化,以提高代理模型预测精度,并与具有双层结构的粒子群算法相结合。采用雷诺平均N-S方程流场求解器与多目标非线性适应值加权方法,对高维度多目标多约束的跨声速机翼进行了优化,设计的机翼具有理想的压力分布,降低了机翼阻力系数,并且有效控制了低头力矩和翼根弯矩,表明该方法具有较强的工程实用性。

摘要：为了提高采用遗传算法的气动优化设计的效率,文中探讨了将优化方法中的拟牛顿与遗传算法相结合,形成混合遗传算法,并将分布式计算与分布式遗传算法相结合,形成了基于分布式遗传算法的气动优化设计方法。应用该方法进行了无人机翼型、多段翼型的气动外形优化设计。设计实践表明,文中发展的方法是可行的,且由于采用了混合遗传算法和分布式遗传算法而提高了优化的质量和效率。