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111.
介绍了一种新型的机动式空中应急通信监测系统,该系统以机动式系留气球和小型遥控飞艇为空中平台,搭载各种通信、侦察、监测等电子设备,具有快速灵活、机动性强、费用低廉等特点,能够适应复杂环境,面对突发事件时可以快速布置到任何需要的地方。 相似文献
112.
研究了两种共面椭圆轨道最优转移方法--基于单纯推力的双脉冲对称转移和基于气动力辅助变轨技术的协同机动方法。推导了双脉冲对称转移问题中转移椭圆轨道的求解公式,采用遗传算法求解最优变轨点位置,给出了变轨脉冲的计算方法。将气动力辅助对称转移过程分为3段:真空飞行段、大气飞行段、真空飞行段。以能量最小为性能指标,将大气飞行段轨迹优化问题转化为标准最优控制问题模型,并利用Gauss伪谱法进行求解,得到“巡航+滑行+巡航+滑行”的大气最优飞行轨迹。最后对两种转移方法进行详细比较,指出初始椭圆轨道近地点越接近大气层,气动力辅助对称转移方法比双脉冲对称转移方法越节省能量。 相似文献
113.
设计并建立了用于飞行弹丸中段飞行状态实验室模拟的试验系统,测量获得了飞行弹丸的红外辐射特性.基于传热与辐射理论,分析了相关参数对实验结果的影响,获得飞行弹丸在一定飞行状态下的辐射特性变化规律.目标的初始温度和辐照条件是影响目标辐射特性的主要因素,自旋状态影响辐射特性的空间分布.试验测量与数值仿真和理论分析结果均具有很好的一致性,证明在实验室开展飞行弹丸的红外辐射特性模拟试验具有可行性. 相似文献
114.
115.
基于随机网络编码的无线报文重传最优策略 总被引:1,自引:0,他引:1
网络编码技术为无线报文重传问题研究提供了新思路.分析并证明了完全无线报文重传问题最优策略所需重传报文数量等于节点请求报文数量的最大值;基于随机网络编码技术提出了最优重传策略RNCOPT(Random Network Coding based OPTimal Scheme),其编码系数从某选定有限域中随机选取(0除外);利用网络编码矩阵重新生成机制以保证100%解码成功率;描述了RNCOPT组合报文结构及发送节点操作过程.仿真表明:当接收节点数量为30而报文总数为30时,RNCOPT相对于传统非网络编码方案节省重传报文数量可达32%,而此时现有某典型策略CliqueNC却无明显效果. 相似文献
116.
富氢/富氧燃气同轴直流喷嘴燃烧过程数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
为研究全流量补燃FFSC(Full Flow Staged Combustion)循环发动机气-气喷注器性能,以气氢/气氧(GH2/GO2)预燃室提供的758K富氢燃气和676K富氧燃气为推进剂对同轴直流喷嘴燃烧流场进行了数值模拟.考察了相同燃烧室结构、流量、入口燃气温度条件下,富氧燃气压降、富氢燃气和富氧燃气的速度比、氧喷嘴厚度和氧喷嘴缩进变化对燃烧性能的影响,获得了4个参数的影响规律.数值模拟结果对燃气气-气喷注器结构设计有参考价值. 相似文献
117.
针对飞行马赫数大于设计马赫数的情况,采用二维磁流体动力学方程对磁控进气道进行了数值模拟研究。数值模拟结果表明磁流体装置的电磁作用可以使非设计马赫数下进气道激波满足SOL(shock on lip)条件,并使出口处的流动变得均匀。分析了磁流体作用位置、宽度和深度等关键控制参数对该类进气道性能的影响,计算结果表明,磁流体作用区域越靠近飞行器前缘,而且在纵向越深,则进气道出口处的流动越均匀,但流率会有所下降;若磁流体作用区域较宽,则需较小的磁场就能使非设计马赫数下进气道的激波结构满足SOL条件。 相似文献
118.
119.
MHD加速器模式磁控进气道的优化设计 总被引:4,自引:1,他引:3
为提高超燃冲压发动机进气道在非设计状态下的性能,对磁控进气道进行了研究。采用二维磁流体动力学(MHD)模型对加速器模式的磁控进气道进行了数值模拟和参数优化。分析了电磁作用使空气流率增加的原因,选取了一组优化的设计参数进行数值模拟,确定了磁流体关键参数与进气道主要性能参数的匹配原则。分析表明磁场的大小和方向以及电磁作用的位置对进气道性能有重要影响;唇口附近及上方的电磁作用对增加空气流率起到了关键的作用,磁流体加速器可以显著增加进气道的空气捕获率和压缩比,但由于不可逆效应总压恢复系数会减小。研究结果表明,当飞行马赫数小于设计马赫数时加速器模式的磁控进气道可以提高进气道的性能。 相似文献
120.
传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。 相似文献