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本文研究了具有两个测量控制面的适应壁风洞。在超临界马赫条件下,做了二维NACA-0012翼型实验。在近洞壁处的两个控制面上测取了静压。基于上述测量,叙述了在适应壁风洞中得到无干扰流场的迭代方法。给出了为外场计算这两个控制面上静压的函数关系。评述了所选取迭代方法的收敛性。得到了一步收敛公式,并且在数字模拟风洞中得到证实。结果指出,应用一步迭代公式,所选取的迭代方法可以加速使流场收敛到无界条件。 相似文献
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本文将一类求解具有凸约束光滑非线性规划的信赖域算法推广到非光滑情形,并且仅要求目标函数是局部李普希兹的。在每次迭代中,都在信赖域上求解一个带有目标函数一阶和二阶信息的子问题,并且一阶信息是一个不明显依赖于次梯度或方向导数的迭代函数,并证明了该算法的全局收敛性。 相似文献
64.
65.
66.
对失控航天器在轨服务的自适应滑模控制器设计 总被引:1,自引:1,他引:0
为实现对自由翻滚的失控目标航天器进行在轨服务,基于二阶滑模控制算法设计了相对位置与姿态耦合的自适应控制器。考虑相对转动对相对平动的耦合作用,建立了两航天器对接端口间相对位置与姿态耦合的动力学模型,并在此基础上设计了自适应Super twisting控制器,以减弱已知界限的有界干扰所产生的震颤效应,使闭环系统在有限时间内收敛到平衡点。利用李雅普诺夫方法证明了有界干扰下的闭环系统稳定性,并对收敛时间的上界进行了估计。仿真结果表明,与Super twisting算法相比,所设计的自适应二阶滑模控制器对参数不确定性及线性增长有界干扰具有较强的鲁棒性,且控制精度满足在轨服务的任务需求。 相似文献
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68.
在边缘计算增强的低轨卫星网络场景下,低轨卫星集群协同处理地面任务能有效降低用户响应时延。对卫星集群的联合卸载决策和资源分配优化问题进行研究,将其描述为一个混合整数规划问题,并采用了一种基于分布式深度学习算法的卫星边缘计算卸载算法(deep learning based offloading algorithm,DLOA)。该算法使用多个并行DNN用于生成卸载决策并采用经验回放存储新生成的卸载决策,当采用隐藏层结构不同的DNN,收敛速度比同构DNN提升18%,收敛值与最优值的比值基本为1,可以认为已收敛至最优。此外,探讨了DNN的数量对所使用的算法的影响,仿真结果表明采用少量DNN就可以获得近优的收敛效果。通过对不同任务规模下采用不同算法的任务完成率进行研究,结果表明DLOA算法可通过采用异构DNN和优化资源分配方案显著提升完成率,其较单星运算方案任务完成率提升1倍,较二进制粒子群算法方案提升20%。 相似文献
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为提高反导任务执行效率,研究反导任务的总量模型和迭代收敛规律,利用任务转移矩阵定量描述反导任务之间的联系与作用强度.引入任务量完工比例参数表征协同反导特点,建立任务总量模型,揭示反导任务迭代收敛规律,深入探究影响收敛的主要因素.基于资源约束和时间优化的视角,确定任务关键度,规划任务优先级,优化资源配置,调控反导任务迭代收敛速度.结合实例验证了任务总量模型和迭代收敛规律是合理可行的,为计算和优化反导任务提供了理论依据和具体对策. 相似文献
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针对半全局极值搜索算法,采用正弦信号作为激励信号时,幅值自适应律初始值选取严格、输出存在颤振的问题,提出了采用方波信号作为激励信号。利用平均化方法证明了激励信号选取较小的初始值即可使目标函数收敛到全局极值,同时减弱了输出颤振;采用正弦和方波信号作为激励信号进行仿真对比,说明方波信号可以提高算法的半全局收敛性,有效减弱输出颤振。 相似文献