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1.
舰载无人机是航母-舰载机系统的重要作战武器,实现舰载无人机在航母甲板上的自主滑行对于提高甲板作业效率具有重要意义。对舰载无人机滑行轨迹控制方法问题进行了研究。首先,描述甲板滑行任务的过程,在此基础上,建立滑行轨迹控制问题的数学模型,包括舰载无人机甲板滑行运动模型、滑行任务约束条件以及评价轨迹控制任务的性能指标。其次,考虑甲板环境和轨迹控制任务要求,基于模型预测控制思想,将在线滑行路径规划与轨迹控制结合,采用滚动优化方法计算出舰载无人机实际滑行轨迹,并且得到控制指令信号。最后,以“尼米兹”级航母为例,对不同停放位置舰载无人机起飞前的滑行轨迹进行仿真计算,结果表明了模型的合理性和算法的有效性。 相似文献
2.
交流永磁同步电机(PMSM)电流环控制性能是制约交流伺服系统性能的关键。电流预测控制拥有更快的动态响应、更低的电流谐波和优良的转矩响应,但该算法依赖精确的电机模型,参数失配会引发稳态电流误差,无法输出额定转矩,进而导致电机转矩输出效率降低。根据永磁同步电机电流预测模型,详细分析了d、q轴电流静差产生的原因,以及电流预测控制对电机参数误差的敏感性,提出了一种参数误差量化分析方法。该方法引入了电机参数偏差因子,量化描述了电机电感、磁链参数误差与电流静差之间的制约关系。通过仿真分析,验证了所提方法的合理性,为高性能永磁伺服电流预测数字控制技术打下了良好基础。 相似文献
3.
针对空天飞行器再入制导问题,提出一种考虑禁飞区规避的分段预测校正制导方法。在再入段前期采用剩余航程作为目标函数,后期引入预测落点偏差作为目标函数进行制导指令求解,同时确定倾侧角幅值和符号,兼顾了计算效率与终端制导精度。在此基础上,对于再入过程中的禁飞区规避问题,把禁飞区分为两类,增加了通过倾侧角幅值修正策略实现侧向规避制导的逻辑,可适用于无法单独通过倾侧角反转规避禁飞区的情况。最后,通过开展考虑再入初始状态和气动品质不确定性的蒙特卡罗仿真,验证了提出的分段预测校正制导方法可以有效引导空天飞行器规避禁飞区,与单段目标函数预测校正方法相比,具有更高的制导精度。 相似文献
4.
利用BP神经网络技术分别对2008年后磁平静期印度扇区、秘鲁扇区以及CHAMP卫星的赤道电集流(EEJ)变化进行预测,其中神经网络训练数据为对应的2000—2007年磁平静期EEJ观测数据,输入参量为天数、地方时、太阳天顶角、太阳活动指数(F10.7)、太阴时以及卫星地理经度,输出参量为EEJ.对EEJ预测结果进行了统计学分析,并且与实际观测结果进行对比.结果表明:BP神经网络对事件中EEJ的变化具有很好的预测能力,预测结果能够反映EEJ的重要分布特征;EEJ预测值与观测值之间具有很好的相关性,其中地磁台站观测值与预测值相关性系数可达85%以上.此外,将BP神经网络模型的预测结果与Yamazaki提出的经验模型结果进行对比,结果显示BP神经网络与其经验模型性能相当.研究结果表明,BP神经网络技术在平静期EEJ变化预测方面性能优异,具有良好的应用前景. 相似文献
5.
为实现三维物理场的预测,提出一种利用卷积神经网络(CNN)对双层壁冷却结构外壁三维热应力快速评估方法。针对双层壁冷却结构外壁平板状的结构特征,沿壁厚方向将温度场切分为多个切片。将温度作为卷积网络输入张量的基本元素,不同厚度位置的切片对应输入张量的通道维度,从而实现将三维温度场输入进网络,并输出在热载荷作用下的三维等效应力场。结果表明:训练收敛后的网络在测试集上的平均绝对误差为1.23 MPa,平均相对误差为15.10%,对峰值应力的平均绝对误差为16.10 MPa,平均相对误差为11.81%。对于双层壁冷却结构的热应力预测问题,CNN能够很好地完成温度到应力的映射。使用深度学习方法探究热弹性问题的潜在机理有望实现。 相似文献
6.
等离子体层是日地环境重要的组成部分.本文利用COSMIC掩星精密定轨数据经处理后得到的podTec文件获取等离子体层电子含量(PEC)对等离子体层进行研究.将podTec数据进行处理后获得的PEC(pod-PEC)和IRI-Plas经验模型提供的PEC (IRI-PEC)进行对比,发现pod-PEC与IRI-PEC符合得较好.在低(0°—20°)、中(20°—50°)、高(50°—90°)修正地磁纬度带下,分析了COSMIC在太阳活动极大年(2014年)3,6,9和12月的pod-PEC,得到如下结论:PEC随着纬度升高而逐渐减少,且3,9月PEC在中低纬关于磁赤道的南北对称性较好,6月北半球各纬度带的PEC明显高于南半球同一纬度带的值,而12月情况则完全相反,南半球中纬的PEC甚至会等于北半球低纬的PEC值;PEC在白天高而晚上低,高纬地区的PEC昼夜变化不明显;PEC具有明显的季节性.对于北半球,一年中PEC最大值出现在春季,冬秋季次之,夏季最低,具有明显的年度异常现象. 相似文献
7.
深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘,并对商品的感兴趣程度进行预测。因此,以此为背景,研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究,提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先,将关系型数据构建成异构网络,用户和商品为网络中的节点。然后,设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法,并对节点进行表示学习。最后,将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练,利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率,对比常用方法,准确率提升6.5%以上。 相似文献
8.
在航天应用中,低轨卫星经常会由于原始数据缺失而影响卫星时序数据模式识别结果,降低准确率。针对该问题提出了一种新型MR-GRU模型,可有效处理缺失时序数据,并获得较好的模式识别准确率。区别于传统模型的补全缺失数据的方法,MR-GRU模型直接在缺失时序数据上运用循环神经网络进行训练,对传统门控循环单元结构进行了改进,增加了两个新变量:掩蔽项和衰减项。掩蔽项作用于输入,衰减项作用于输入和隐层单元输出。MR-GRU模型不仅能够保持时序数据固有的时间特性,还能有效提高模式识别精度。在卫星时序数据上的模式识别试验表明,MR-GRU模型准确率优于传统模型。 相似文献