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41.
针对航天发射台转盘轴承工作时出现滚动体集聚导致摩擦力矩增大的问题,研究转盘轴承中滚动体之间间隙变化对集聚效应的影响。通过对典型工位处进行有限元分析,对比不同接触类型转盘轴承的滚道变形和滚动体接触作用力的分布规律。在确定滚动体与隔离块的几何关系后,进一步分析了滚道变形和滚动体接触作用力的时变性对滚动体间隙变化的影响,并将间隙变化和集聚效应建立了联系。有限元计算得到的发射台框架变形与实验测量数据一致,验证了有限元计算的可靠性。仿真结果显示,由于下滚道发生轴向变形,滚动体在运动过程中不断交替进行“爬坡”和“下坡”;滚道径向变形导致滚动体之间增大了较多的间隙;各滚动体的驱动摩擦力不断变化,运动状态具有时变性,当转盘轴承中间隙增加时,运动状态不断变化的滚动体导致增加的间隙出现累积,引起滚动体集聚。为消除滚动体集聚效应,探索其对摩擦力矩的影响,进行了对比实验。结果表明:集聚效应导致发射台的摩擦力矩增加,且变化剧烈。 相似文献
42.
飞机进近着陆电磁环境建模与辐射分布分析 总被引:1,自引:1,他引:1
机场终端区电磁、地形和地物在拓扑、物理和语义上的异构性导致进近着陆电磁环境构成机理复杂,很难用单尺度解析模型表征电磁环境的本质属性.在分析终端区多要素层次构成机理和关联耦合特征的基础上,提出一种多层融合的进近着陆电磁环境模型架构.综合采用矩量法和射线追踪法模拟台站辐射特性和地空电波传播模式,建立进近着陆区域电磁辐射强度量化表征与空间分布计算模型,有效降低了场边界特性不规则时空变化带来的电波预测误差.结合某机场地形和航向台数据,对终端区主航道和余隙航道的电磁辐射强度和覆盖范围进行计算和对比分析.仿真结果验证了本建模与分析方法的有效性. 相似文献
43.
为弥补水下运载器(AUV,Autonomous Underwater Vehicle)中传统舵面控制机构的低速控制的不足,改善其操纵性能,引入单框架控制力矩陀螺(SGCMG,Single Gimbal Control Moment Gyro)作为控制机构进行姿态稳定与控制.把AUV简化为刚体,加入SGCMG,考虑水下环境的特点,建立基于SGCMG的AUV动力学模型,并仿真分析AUV的动力学、姿态运动、SGCMG的框架运动以及环境之间的相互作用.仿真结果说明:基于SGCMG控制的AUV的姿态机动快速、准确,低速性能理想,为操纵律设计及姿态控制算法研究提供基础. 相似文献
44.
针对舰船目标图像受到自身运动、环境和图像预处理的影响出现模糊,丢失轮廓信息,造成像素点阵模糊和矩特征变化的问题,在高斯模糊低阶矩特征分析的基础上,提出并证明了Hu矩、仿射不变矩特征在高斯模糊作用下的变化定理;通过2个仿真实验验证了定理的正确性;为了保证舰船目标的识别效率,提出了建立多尺度特征库的建议。 相似文献
45.
矩的求解通常被用于求解有限元、体积、惯性矩等问题中.基于矩的叠加性,首先给出了在三维空间中计算域的离散方式,并推导了矩的显式积分公式,随后将其推广到n维空间中,该表达式易于在计算机上实现;设计了矩的并行计算算法,并通过Fortran和Python混编的方式,实现了矩的并行计算;对多重精度下的样例数据给出了一个算例,实现了零阶矩和二阶矩的计算,并和串行算法、逐次降维算法作出比较,进行了效率分析和误差分析.结果显示,矩的显式积分并行计算算法易于程序实现,并且在效率上高于串行算法,能够很容易推广到高维空间,该算法具有高度可并行性,误差主要来自计算域离散. 相似文献
46.
47.
针对航天器目标识别中现有的光照变化和图像模糊条件下几何仿射不变矩识别不稳健问题,根据灰度光照模型,结合图像模糊和不变矩的基本理论,提出了一种光照模糊不变量,与几何仿射不变矩进行融合,构建出一种新的光照模糊相似融合(CIBA)不变矩,并从理论上证明了光照、模糊和相似变换(平移、缩放和旋转)不变性。对3种不同的航天器目标的识别实验表明,光照模糊相似融合不变矩在最小距离分类器中的识别准确率达到了86.37%,比几何仿射不变矩提高了94.00%,比具有光照不变性的几何仿射不变矩提高了24.54%,有效地解决了对不同位姿、不同光照模糊条件下的航天器目标识别问题,提高了基于矩的目标识别鲁棒性。 相似文献
48.
49.
《北京航空航天大学学报》2012,38(6)
在M.Jahangir以常数为权的组合式矩估计器的基础上,给出一种以函数为权的组合式矩估计器,称为L-J估计器.其中,最优加权函数是根据U估计器与形状参数的单调关系,通过数论网格最优化算法搜索解出.大量仿真实验证实,在对K分布形状参数v大范围的参数估计中,L-J估计器在估计精度上,不但较Jahangir等提出的常数加权组合矩估计器的精度有显著提高,而且可与MLE(Maximum Likelihood Estimator)相当.特别是由于MLE作为渐进无偏估计量,需要充分大的样本长度才能达到最优,这就使得L-J估计器的估计精度可在样本长度较小时优于MLE.此外,L-J估计器无需迭代运算,因而在计算效率上,显著优于现有的ML估计器. 相似文献
50.