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161.
162.
针对可重复使用运载器(RLV)再入飞行强非线性、快时变特性和多种控制模式给姿态控制器设计带来的困难和挑战,提出了一种双环滑模反作用控制系统(RCS)/气动舵复合控制器设计方案。首先建立了RLV再入飞行的数学模型,基于时标分离原理,设计了快、慢双环回路控制系统,并采用滑模控制律(SMCL)获得控制力矩指令;所设计的RCS/气动舵复合控制器,由控制分配将控制力矩指令分别映射成RCS推力器执行的开关指令和气动舵面偏转指令,采用链式递增融合协调气动舵与RCS的复合控制。仿真结果表明,双环滑模RCS/气动舵复合控制器能较好地完成姿态跟踪控制,有效地节省RCS燃料,实现了气动舵面与RCS的协调控制。控制方案也能用于再入飞行器或空天飞机的控制系统设计。 相似文献
163.
通过对比北斗卫星导航系统(BeiDou Navigation Satellite System,BDS)广播星历与事后精密星历,提取了轨道和卫星时钟误差。基于北斗轨道误差及北斗卫星时钟误差统计特征分析,构建区别于全球定位系统(Global Positioning System,GPS)的BDS空间信号用户测距误差(Signal-In-Space User Range Error,SISRE)描述方法,对BDS广播星历中用户测距精度(User Range Accuracy,URA)进行了验证。6个月的北斗数据测试结果表明,北斗GEO、IGSO和MEO卫星的URA分别为3.0m、1.9m和1.6m。 相似文献
164.
热固性复合材料构件应用广泛,但其在加热固化成型过程中易产生变形。通过优化铺层设计,可以减小碳纤维增强环氧树脂细长杆件固化过程的变形,但是忽略了截面形式对固化变形的影响程度。本文提出在复合材料大长径比构件设计时应采用有限元分析(Finite element analysis, FEA)方法进行热变形分析,充分考虑截面对称性对产品固化变形的影响,有效降低该类产品固化过程中的变形。 相似文献
165.
针对高温铝合金在线检测条件下,温度对铝合金电磁超声检测回波特性的影响规律尚不明确、高温检测时缺陷定量/定位补偿困难这一难题,以螺旋线圈电磁超声换能器(EMAT)为例,建立了高温铝合金EMAT检测过程的场路耦合有限元模型;研究了温度对EMAT激励/接收换能效率、EMAT激励/接收电路的功率分配特性、超声传播过程中的扩散/介质衰减特性、回波幅值和超声声速等因素的影响规律;研制了耐高温EMAT探头,对20~500℃高温铝合金试样进行了检测实验,并测定了高温铝合金的超声介质衰减系数和超声声速。在仿真和实验相结合的基础上,分析了高温检测时超声回波幅值变化特性及其影响因素。结果表明:对于铝合金这类非铁磁性金属材料,导致高温时超声回波幅值下降的主要原因是超声介质衰减系数随着温度的升高而增大,其次为高温时EMAT激励/接收电路的功率分配特性的改变。在激励EMAT在试样表面形成的洛伦兹力不变的条件下,其所激励的超声波回波幅值具有随着温度的增加而增加的特点,可以有效减缓超声回波幅值下降的趋势。 相似文献
166.
采用大涡模拟LES方法计算了火箭发动机超声速过膨胀射流形态及近场声压分布,研究了入口温度与环境温度的比值(温度比)对声场的影响;将声源分解,基于Ffowcs Williams-Hawkings (FW-H)方程获取了不同位置噪声源的远场噪声,并根据声压级频谱和湍流形态分析了超声速射流噪声的产生机理。研究表明,超声速过膨胀射流气动噪声由湍流混合噪声和宽频激波噪声组成,近场噪声源以马赫波形式向大方位角辐射中高频噪声,下游大尺度湍流向低方位角范围辐射低频噪声,声压级峰值频率随观测角度增大而升高;随温度比升高,马赫波辐射角度增大,噪声指向性发生改变。该研究可为运载火箭发动机地面试车或火箭发射段声学环境设计提供参考。 相似文献
167.
介绍了面向下一代运载火箭分布式模块化电子系统(DIMA)的集成技术及系统架构。针对下一代运载火箭复杂电子系统的特点,按照系统集成的路线,对系统设计目标、系统功能需求分析、系统抽象机制、系统综合技术等多方面进行论述。首先,根据电气系统功能获得系统需求,采用功能抽象和层次抽象定义系统抽象模型,提取出高内聚低耦合的原子功能模块,并对模块的属性、交换关系、时序约束关系等进行定义;然后采用可视化表征方法对系统进行深入分析,利用系统综合技术实现了从系统功能到硬件资源的映射,从而给出了集成控制单元和模块的种类;随后采用分时分区的设计理念对系统节点分区划分方案及容错架构进行了定义,并对分区操作系统的调度模型和交换式的数据交互网络进行了论述,最终给出了系统软硬件架构。 相似文献
169.
170.
提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。 相似文献