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41.
高轨卫星、深空探测器在工作周期内地影时间较短,储能电池长期处于搁置状态,而在存储过程中由于界面副反应的存在会导致持续的锂离子电池容量衰降,影响储能电池的使用寿命。通过dV/dQ曲线分析、交流阻抗分析和解剖分析发现在存储过程中活性Li损失是导致锂离子电池容量损失的主要原因,在100%SoC状态时还会导致电解液在负极表面的分解加剧,引起正极的界面膜阻抗R_(SEI)和颗粒间接触阻抗R_(CR)出现明显的增加。研究结果表明:深空探测器电源系统在存储期间为了减少过放电风险,并减少不可逆容量损失,应将蓄电池的荷电状态控制在20%SoC左右,并定期进行充电。 相似文献
42.
43.
针对航迹密集情况下地球同步轨道(GEO)目标容易关联错误的问题,提出了一种基于雷达测距和测速二维判决的GEO目标实时关联算法。利用空间目标两行轨道根数(TLE)建立待关联初始库属目标集;根据空间目标轨道预报误差扩散规律设置粗关联门限,得到二次关联库属目标集;利用雷达测距和测速精度高的特点构建二次关联代价函数,根据归一化加权均方根误差最小原则得到关联结果。仿真结果表明:该算法在目标航迹密集的情况下取得了较好的关联效果,具有较高的关联正确率。 相似文献
44.
董富祥 《中国空间科学技术》2020,40(3):76-82
为识别二维二次太阳翼关键环节和预示其在轨展开故障模式,开展不同位置绳索断裂失效对太阳翼展开的影响程度分析。采用考虑绳索断裂的绳索联动轮力学模型,建立了适应于不同联动轮半径的联动轮受力模型,提出角度触发约束消除方法,解决了太阳翼第2次展开过程连续仿真问题,建立了太阳翼第2次展开动力学方程,分析了不同位置绳索断裂失效对太阳翼各板展开角度、展开构型和其他绳索张力的影响。分析表明,越靠近星体的绳索联动机构失效对太阳翼展开过程的影响越大,其中连接架上绳索联动机构失效可直接导致二维二次太阳翼在轨展开失败。 相似文献
45.
46.
《北华航天工业学院学报》2016,(3):1-4
Manifold学习算法已经被广泛应用到很多领域,如信息检索、模式识别、人工智能和数据挖掘等。已有的Manifold学习算法对局部临近区域选择很敏感,并且降维后的数据可分割性比较差。本文提出了一种自适应临近区域选择、具有良好信息可分割性的Manifold学习算法。这种方法在每一个数据点根据数据可估算的本质维度和局部正切方向选择临近区域。与此同时,在映射数据的时候使用聚类分析法聚集相似样本点集。这种方式能确保降维数据具有良好的可分割性,获得更好的降维效果。实验结果表明,新的方法在人工生成数据集上具有更好的嵌入效果。 相似文献
47.
针对网格加筋圆柱壳频率分析计算量大的问题,提出一种基于多项式及梁单元形函数的模型降阶方法,即运用多项式及梁单元形函数将复杂结构有限元的节点位移转化为主节点位移,实现模型降阶。并通过控制多项式阶数及梁单元个数来调整降阶模型的分析精度,而降阶模型的计算效率较精细模型有显著提高。以网格加筋圆柱壳为例,对比本文提出的模型降阶方法与3-D实体模型及其他模型降阶方法的频率分析结果,结果表明,提出的模型降阶方法不仅能捕捉到结构的整体模态,还能反映出结构部分局部模态,适用范围广,能够为工程结构设计提供简单有效的计算模型。 相似文献
48.
考虑铰链间隙和杆件尺寸误差的不确定性并通过概率统计方法对其进行研究,提出了一种基于单变量降维算法(UDRM)和等效杆长模型的可展结构精度分析方法。利用UDRM将可展结构的精度性能函数解耦为多个杆件尺寸误差的独立作用形式,建立精度分析模型。引入等效杆长模型,等效杆件替代原杆件进行精度计算。将铰链间隙与原始杆件尺寸误差合并到等效杆件的尺寸误差中,同时证明了等效杆长尺寸误差近似服从正态分布。以某卫星可展开天线为算例,结合高斯求积公式求解展开状态下精度指标的分布期望和方差。通过与蒙特卡罗模拟(MCS)和一次二阶矩(FOSM)法计算结果的对比验证了本文精度分析方法的正确性和高效性。 相似文献
49.
对二维复值金兹堡朗道(Ginzburg-Landau,GL)方程提出一个基于时间分裂的高阶紧致交替方向隐式有限差分格式。本文通过时间分裂法将GL方程分裂成一个非线性子问题及两个线性子问题,对非线性子问题以及其中一个线性子问题均通过精确积分进行计算,并对另一线性子问题构造紧致交替方向隐式差分格式进行数值计算。实际计算中,在每一时间步,利用追赶法求解一族常系数三对角线性代数方程组,从而使得算法既具有较高精度又拥有较快的计算速度。数值实验表明该算法在时间和空间方向分别具有二阶和四阶精度,并模拟了方程的一些动力学行为。 相似文献
50.
大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 相似文献