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81.
为了进行微小型单旋翼飞行器的动力学建模,通过建立多个坐标系来反映各部分间的相对运动.首先,利用坐标变换得到位置、速度及加速度等向量,并代入拉格朗日方程得到运动学模型;然后,对模型进行数值求解,得到飞行器的姿态响应.仿真结果表明,飞行器定点盘旋时合外力为零,能量保持不变;爬升或前飞时有非保守力做正功,能量增大. 相似文献
82.
为提高曲面端铣加工的效率,在保证加工质量的前提下,应尽量保证刀具在各切触点处沿切宽最大的进给方向运动。复杂曲面上各点处的切宽最大进给方向常呈现区域化分布规律,基于单个加工区域的传统端铣轨迹生成方法仅能得到局部优化解。本文给出了平底刀端铣曲面切宽张量,将切触点处的最优进给方向求解转化为张量特征方向的求解,并基于切宽张量场的退化性质,提取三分退化点为曲面多个加工区域的交点,进而以相交点为起点、以最优进给方向为切向构造曲面内部边界,将曲面划分为一系列加工区域,各加工区域的最优进给方向分布连续,分别生成各区域的加工轨迹。该方法在CATIA CAM系统中实现,选例进行了应用验证,与传统的曲面加工轨迹生成方法相比,基于切宽张量的平底刀端铣分区加工方法显著提高了加工效率。 相似文献
83.
84.
针对二维混合多输入多输出(MIMO)相控阵雷达发射阵列子阵分割带来的自由度损失问题,提出一种基于二维嵌套阵列的二维混合MIMO相控阵雷达接收阵列设计新方法。首先,给出一种由稀疏阵列和密集阵列构成的嵌套阵接收阵列的二维混合MIMO相控阵雷达信号模型;其次,通过对接收信号的协方差矩阵进行Khatri-Rao乘积处理,得到阵元位置差的差异阵列,形成接收阵元数目的虚拟扩展;最后,通过空间平滑处理进行波达方向估计。仿真实验表明,与传统二维混合MIMO相控阵雷达相比,所提方法在不增加实际阵元数目的情况下可以有效扩展虚拟阵元数目,提高雷达阵列自由度,进而提高二维混合MIMO相控阵雷达波达方向估计精度。 相似文献
85.
针对二级嵌套阵列中的紧凑阵元结构易受互耦效应影响的问题,提出了两种不同的嵌套阵列结构改进方法:连续平移嵌套阵列和间隔平移嵌套阵列。通过对原有二级嵌套阵列阵元位置进行调整,形成了两种不同的平移嵌套阵列结构,这两种结构对应的差分共阵均"无孔",并且测向自由度和阵列稀疏度均大于原二级嵌套阵列。针对嵌套阵列的差分共阵测向模型为单测量矢量模型,稀疏贝叶斯学习测向算法复杂度高的问题,提出了平滑重构稀疏贝叶斯学习算法。该算法通过空间平滑重构将单测量矢量模型变为多测量矢量模型,降低了观测矩阵的维度,减小了计算复杂度。算法求解时,通过对变换后的观测矩阵进行奇异值分解,进一步降低了观测矩阵维度,利用稀疏贝叶斯学习算法估计辐射源角度。仿真表明,在信噪比和采样数相同的条件下,该算法收敛速度比单测量矢量稀疏贝叶斯学习(SMV-SBL)算法快,且测向精度高于SMV-SBL算法和空间平滑多重信号分类(MUSIC)算法;存在互耦影响时,两种平移嵌套阵列比原嵌套阵列受互耦影响小。 相似文献
86.
87.
通过对杆状物信号反射的分析,研究了舰上杆状物对无源比幅测向的影响,对其中杆状物与天线距离、杆状物截面半径、长度、入射雷达信号波长等因素造成的无源比幅测向误差进行了定量分析。 相似文献
88.
A blank panel design algorithm based on feature mapping methods for integral wing skin panels with supercritical airfoil surface is presented.The model of a wing panel is decomposed into features,and features of the panel are decomposed into information of location,direction,dimension and Boolean types.Features are mapped into the plane through optimal surface development algorithm.The plane panel is modeled by rebuilding the mapped features.Blanks of shot-peen forming panels are designed to identify the effectiveness of the methods. 相似文献
89.
A Self-organizing Bearings-only Target Tracking Algorithm in Wireless Sensor Network 总被引:1,自引:0,他引:1
In the bearings-only target tracking, wireless sensor network (WSN) collects observations of the target direction at various nodes and uses an adaptive filter to combine them for target tracking. An efficient network management is necessary to gain an optimal tradeoff between locating accuracy and energy consumption. This article proposes a self-organizing target tracking algorithm to select the most beneficial subset of nodes to track the target at every snapshot. Compared with traditional methods, this scheme avoids the need for keeping global position information of the network as in greedy selection. Each node judges its future usefulness depending on the knowledge of its own position and using simple mathematics computation. Simulations indicate that this scheme has locating accuracy comparable to the global greedy algorithm. Also, it has good robustness against node failure and autonomous adaptability to the change of the network scale. Furthermore, this algorithm consumes limited energy because only a portion of nodes partakes in the selection at every snapshot. 相似文献
90.