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1.
在空间机器人抓捕目标的过程中,整个系统的惯性张量会随时间变化且在目标被捕获瞬间发生突变,这会严重影响整体姿态控制的精度。针对以上问题,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)的系统惯性张量在轨实时辨识方法。首先,对于目标捕获前后的2个阶段,利用拉格朗日方程建立了空间机器人的动力学模型;然后,基于所建空间机器人模型采用域随机化方法生成足量训练数据,并用其对由LSTM网络与多层全连接网络构建的参数辨识网络进行训练;最后,使用训练好的参数辨识网络对系统惯性张量进行辨识。数值仿真结果表明:所提方法能够精确辨识空间机器人抓捕过程中的系统惯性张量,所研究系统的主惯量平均相对辨识误差小于0.001,惯性积的平均相对辨识误差小于0.01。 相似文献
2.
通过热压缩实验构建了TA15合金的热变形真应力-应变曲线,以此为基础分别建立了合金双相区及单相区温度区间的热变形本构方程;基于热压缩试样动态再结晶的统计数据建立了TA15合金的动态再结晶模型。借助Deform提供的二次开发功能实现相关数学模型的程序化,制定正交实验方案,实现了TA15合金多向锻造变形的微观组织仿真。通过正交实验分析得出各项因子的影响对象及强弱差异,提出了双相区及单相区温度区间内的多向锻造最佳因子组合。建立了TA15合金多向锻造变形微观组织的BP (Back Propagation)神经网络预测模型,将预测结果与有限元仿真结果进行比较,结果表明两种方法的预测结果基本一致,但神经网络具备有限元仿真难以实现的良好细节预测能力,能更为细致地实现对微观组织分布状态的划分。 相似文献
3.
4.
准确的机载系统故障诊断是保证飞机安全飞行和实现经济效益最大化的重要途径。然而传感器受到内外部环境条件的影响而不可避免的存在检测状态的不确定性,因此基于单个传感器或局部区域传感器综合检测结果的方法难以完全保证故障诊断的有效性和正确性。针对飞机机载系统的结构和工作原理,充分利用系统中不同层级、不同区域传感器检测特征之间的关联关系,考虑单个传感器本身存在的不确定性,构建了传感器信息前向融合与反向校验相结合的分层诊断决策方法,实现了对系统状态和传感器状态的双重估计与更新,克服了单一传感器故障对系统诊断推理准确度的影响。该方法较传统故障诊断模型,不再依赖某一个或某一类传感器信息的绝对可靠,在实现系统级的准确故障诊断同时,还能判断具体某一传感器本身是否发生虚拟警。在飞机液压系统故障诊断案例中,新方法成功将系统故障诊断的虚警率降低了96%,传感器的不确定度降低了84%。 相似文献
5.
针对目前航空发动机空气系统稳态算法中收敛性依赖初值的问题,将蒙特卡罗方法与流体网络法综合应用到空气系统可压缩流体一维网络计算中,提出了一种新的计算方法Monte Carlo-Fluid Network(MC-FN)。该方法将空气系统简化为由节点和元件组成的网络,借助蒙特卡罗方法获得空气系统内各节点压力分配,再根据空气系统中各元件流阻特性和换热特性计算流量、温度。计算中通过将游动次数比较少的蒙特卡罗方法的计算结果作为流量残差法节点压力、温度的初始值,实现快速求得精确收敛解。与流量残差算法相比,MC-FN方法计算精度不变,收敛速度提升了66.5%;与线性求解法相比,MC-FN方法的计算精度提升了25.2%,收敛速度提升了43.8%。 相似文献
6.
由于光照变化、相机抖动和动态背景等因素影响,现有基于传统图像处理方法的前景提取算法并不能在复杂场景下获得良好的分割效果。针对此类问题,本文提出了一种基于全卷积孪生神经网络的前景提取算法,仅需任意2帧图像即可准确提取运动前景。将输入的2帧图像分为背景图像与待提取图像,将其输入全卷积孪生神经网络得到二者的相似性度量图,该相似性度量图中包含待提取图像相对于背景图像的各像素变化情况信息;接着将相似性度量图与待提取图像融合,利用编解码网络以实现端到端的前景提取。在CDnet2014数据集上进行综合评估与测试,结果均证明了该方法的有效性。 相似文献
7.
航空发动机主轴轴承温度场的精准预测对保证发动机润滑系统及整机稳定运转至关重要。针对传统热网络法精度低的问题,提出一种基于有限单元思想的有限单元热网络法。将轴承结构通过网格划分为有限个单元体,每个单元体设置一个温度节点代表该单元体的集总参数,节点间构建热阻关系并形成热网络,通过求解以温度为未知量的大型稀疏矩阵线性方程组来获得滚子轴承横截面的温度分布。该方法可以与轴承局部产热理论相结合,实现轴承局部产热的精准加载,完成温度场的精细化分析。通过与试验结果对比,本文方法对轴承外环表面中心线温度的预测结果与试验结果误差不超过13%。 相似文献
8.
飞机总体主要设计参数敏感性分析揭示了总体主要设计参数对飞机特性指标的影响,有助于总体设计方案的决策。针对宽体客机总体主要设计参数敏感性问题,根据其总体主要设计参数和特性指标的特点,以及多学科间的耦合关系,建立了深度神经网络模型。该深度神经网络模型以客机总体主要设计参数为输入,对特性指标进行预测。在深度神经网络模型中,设置了多个输入层、多个输出层以及多个分块的隐藏层,从而模拟客机总体主要设计参数对特性指标的影响以及不同特性指标之间的相互作用。测试结果表明,与传统代理模型相比,深度神经网络模型对客机特性指标的预测精度更高,多参数适应性更好。利用该深度神经网络模型对客机总体主要设计参数进行敏感性分析。分析结果表明,机翼1/4弦线后掠角在30°~31.5°时,有利于减少最大起飞重量和起飞平衡场长;发动机海平面最大静推力和机翼面积对客机直接使用成本、最大起飞重量等特性指标的影响最为显著。 相似文献
9.
电动螺旋桨无人机应用越来越普及,但普遍续航时间较短,提高电动力系统效率、降低功率消耗是提高航时的主要措施。电机-变距螺旋桨动力系统(以下简称变距电动力系统)可同时改变转速、桨距两个量,存在桨距和转速的最佳组合,使系统功率最小。相比电机-定距螺旋桨动力系统,其在耗能方面具有特殊优势,但如何达到最小功率点,目前研究较少。针对上述问题,为提高计算效率,便于控制研究工作的开展,首先基于改进天牛须算法的BP神经网络训练得到变距电动力系统的神经网络代理模型。接着提出了一种变距电动力系统功率优化控制策略:在一定入流速度、拉力需求下,基于自适应扩展卡尔曼滤波-牛顿法实时优化桨距,并在一定桨距下利用模糊PID控制系统转速以达目标拉力,实现目标拉力需求下的最小功率控制。仿真验证结果表明,提出的功率优化控制策略鲁棒性更强、优化速度更快、收敛效果更好。 相似文献
10.
在模块化永磁直线游标电机的初始设计及优化设计中,使用有限元方法(FEM)计算漏磁系数时需要耗费大量的建模和计算时间。针对这一问题,建立该种电机的等效磁网络模型,在建模期间,考虑气隙中的边缘效应,并计算永磁体组与定子齿在不同相对位置时的等效磁导,得到该种电机在一个周期内不同相对位置时的漏磁磁导和漏磁系数的数学解析表达式。采用FEM验证了该数学解析表达式的准确性。研究结果为模块化永磁直线游标电机的设计提供了理论依据。 相似文献