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21.
复合材料层板低速冲击损伤有限元模拟   总被引:4,自引:1,他引:3  
利用三维动态有限元模拟计算复合材料层板的低速冲击损伤的过程,采用了基体开裂判据和分层扩展判据,分类考虑不同的损伤形式,通过修正损伤铺层材料的常数来模拟层板损伤所造成的局部刚度下降对冲击过程的影响,讨论了接触定律在冲击损伤问题中的适用性,并结合实验结果给出适于严重冲击损伤层板的卸载定理,模拟计算结果得到的低速冲击后各界面的分层损伤面积与实验结果吻合较好。  相似文献   
22.
基于简化的BTT导弹控制设计模型,应用非线性动态和时间尺度分离方法设计了一种非线性BTT导弹自动驾驶仪,根据导弹实际的飞行高度和飞行速度,可以计算出导弹动力学系数的标称值,非线性动态逆法正是基于这些动力学系数的标移值,适适合于控制导弹作大空域飞行,六自由度仿真结果一步验证了方法是正确的与有效的。  相似文献   
23.
提出了一种适于设计计算使用的复合材料层板多钉机械连接强度分析方法。该方法将复合材料板多钉机械连接强度分析问题化为求解各向异性体弹性理论中的复势函数边值问题,以Faber级数和最小二乘边界配置技术为工具导出了孔边应力的级数解表达式。选用的孔边特征曲线上的点应力失效判据避开了孔边接触、材料非线性、大位移、刚度减缩等复杂且难以验证的强度摸拟计算过程。计算方法与试验符合性较好。文中还详细探讨了铺层比例、排距等设计参数对钉载分配、挤压强度的影响规律。  相似文献   
24.
超音尾喷流流场的自动测试系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出一套用于对超音速尾喷流场进行全自动测试与控制的系统。在系统中采用软件模拟硬件的独特方法,自行设计的由步进电机驱动的三维坐标架,能平滑无停滞地在流场中作三维往复移动,精确定位并实现数据自动采集。实验结果表明,系统工作性能稳定可靠,数据传送率达500Kbit/s,较常用的A/D板相比,其精度大大提高,并可有效地节省试验费用。  相似文献   
25.
近地卫星磁测自主导航算法研究   总被引:8,自引:2,他引:8  
王淑一  杨旭  杨涤  程杨 《宇航学报》2003,24(6):634-637,660
地磁场具有较为完善的数学模型,而地磁场矢量是卫星位置的函数,利用三轴磁强计的测量信息即可实现近地卫星的自主导航。本文提出了采用UKF(Unscented Kalman Filter)滤波作为处理磁测自主导航问题的滤波算法。基于unscented变换,UKF滤波算法能够给出更精确的均值和协方差的估计,从而带来更高的精度。本文以地磁场矢量为测量量,进行了数学仿真。仿真结果表明:经UKF滤波后,卫星总的位置误差在1km(3σ)以内。通过比较可知,该方法比传统的扩展Kalman滤波(EKF)有更好的收敛性和更高的精度。  相似文献   
26.
复合材料层合板开口补强研究   总被引:9,自引:0,他引:9  
对大开口复合材料层合板(包括拉伸板和剪切板)不同补强型式进行了实验和计算研究,有限元计算与实验结果吻合较好,研究表明,插层补强优于面外补强,对称补强优于非对称补强,非对称补强和凹陷板的偏弯影响很大,凹陷板强度甚致低于未补强板。  相似文献   
27.
郑敏  杨旭  邱涛  张艳 《飞机设计》2010,30(2):68-72
由于标准件在航空产品的全部零件中占有较大的比例,因此建立标准件库可以大大地提高产品的设计效率。本文分析了标准件库的系统结构,并论述了在UG/OPEN API开发平台上建立标准件库的方法。  相似文献   
28.
BTT导弹的神经网络自适应反馈线性化控制   总被引:5,自引:1,他引:4  
提出基于反馈线性化理论的BTT导弹自动驾驶仪设计方法。并提出由俯仰过载命令产生攻角命令的方法。应用CMAC神经网络构成一种自适应反馈线性化方案,使具有不确定性的实际系统获得要求的跟踪性能。闭环系统的稳定性由李雅普诺夫稳定性理论得到保证。该方法适合于控制导弹作全空域飞行。  相似文献   
29.
三轴稳定微小卫星主动磁阻尼姿态控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对三轴稳定微小卫星,用四元数法建立了速率阻尼阶段的动力学和运动学模型.根据地磁场强度矢量投影到轨道坐标系的简便旋转关系,设计了采用主动磁控的拟比例微分控制器,同时分析了磁力矩器的磁偶极矩.速率阻尼仿真结果表明:该控制法有效可行,具有一定的应用价值.  相似文献   
30.
F10.7指数作为大气密度经验模型的重要输入参量,其预报精度直接影响航天器轨道预报精度.研究发现,太阳活动表现出长时间尺度上平均11年和中短时间尺度平均27天的周期性变化特征.依据这一观测事实,基于长短期记忆单元(Long Short-term Memory,LSTM)递归神经网络方法进行F10.7指数未来27天的中期预报.利用一个连续长时段F10.7数据作为训练数据,构建LSTM神经网络训练和预测模型,分别预测太阳活动高低年未来27天的F10.7指数.结果表明,太阳活动高年的第27天F10.7指数预报平均相对误差最优可达10%以内,低年最优可达2%以内.   相似文献   
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