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神经网络在旋翼/机身气动干扰模型中的应用 总被引:2,自引:1,他引:1
由于直升机自身的特点,旋翼/机身气动干扰呈现非线性,且受多种因素的影响,用神经网络来解决这一非线性问题是一个很好的办法。将旋翼/机身气动干扰试验数据构造的学习样本,对网络参数进行学习,可以得到旋翼/机身气动干扰神经网络模型,进而可以用该神经网络模型研究直升机机身受旋翼气流干扰时的空气动力特性。参数训练好的旋翼/机身气动干扰神经网络模型可直接用于直升机气动设计和实时仿真。笔者在对旋翼/机身气动干扰神 相似文献
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为了增强四旋翼的自主性,借用视觉导航方法要求在GPS丢失信号或信号精度不高的情况下进行辅助定位,使得四旋翼能够在某些特殊需求场合自动着陆。针对Harris角点检测算法计算量大的问题,设计了一种快速、准确的标志图像识别算法,将一个区域内的所有角点转换成一个单值角点,替代了Harris算法中的局部非极大值抑制算法,减小了计算量,并进一步设计了视觉模式下的姿态与位置转换算法和视觉着陆控制算法。为了验证所设计算法的可行性和有效性,基于STM32单片机搭建了微型四旋翼实验平台系统,并实时在线进行了性能实验,结果表明,标志图像识别算法能正确检测和识别出标志图像,视觉着陆算法也成功实现了四旋翼实验平台的着陆功能。 相似文献
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基于独立桨距控制的电控旋翼主动振动控制 总被引:1,自引:1,他引:1
电控旋翼利用桨叶后缘襟翼偏转通过气弹作用带动桨叶变距,从而实现对旋翼的控制。但由于其系统的复杂性,桨叶间易存在扭转刚度和质量不相似,从而引起较严重的旋翼振动。针对该情况,提出了基于独立桨距控制的主动振动控制方法,并以某原理性电控旋翼为算例进行了数值仿真,验证了所提出控制方法对电控旋翼由扭转刚度和质量不相似引起振动的减振有效性,最佳减振水平可达90%。 相似文献
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基于充气前缘技术的旋翼翼型动态失速抑制 总被引:1,自引:2,他引:1
动态失速的发生会在直升机旋翼桨叶和桨毂上产生高的交变扭转振动载荷,并限制直升机高速重载状态下的使用包线。本文利用计算流体力学(CFD)方法对基于充气前缘(ILE)技术的SC1095旋翼翼型动态失速抑制进行研究,分析了ILE抑制动态失速的控制机理,获得了ILE结构布置和充放气方式对动态失速的影响规律。研究表明:ILE可以有效抑制动态失速的发生;ILE最大膨胀程度越大,其抑制动态失速的效果越好,但膨胀程度过大后抑制效果开始减弱;ILE在翼型上仰至最大迎角时恰好达到最大膨胀状态,其对动态失速的抑制效果最好;ILE保持最大膨胀状态的时间长短对抑制效果影响不大;在翼型上仰至不同迎角时开始对ILE充气会对动态失速抑制有较大影响;ILE整流段与翼型连接位置对动态失速抑制有很大影响,整流段越长,抑制效果越好。 相似文献
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