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近年来,GPS系统越来越多地运用于军用及民用飞机和舰船导航.与传统的地标、无线电罗盘、塔康等导航方式相比,GPS导航具有导航精度高、响应迅速、不受天气条件影响等特点,能够实现全天候、全疆域范围内米级别精度的导航与定位.由于GPS卫星信号采用CDMA制式,因此就存在着被射频干扰的可能.基于GPS射频干扰产生的原因和来源分析,探讨了飞机GPS干扰防护的基本方法以及对飞机系统影响,并为飞行和维修人员提供相关操作建议. 相似文献
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传统弹载电液伺服系统的液压能源采用有刷直流电机驱动恒压变量泵的方式,泵源压力在导弹飞行过程中设定值恒定,但在平飞段过程长、负载小,对能源压力需求低,造成弹上能源总利用率不高的问题,提出无刷直流电机驱动小排量液压泵的压力控制泵源的设计,在低气动负载阶段适当降低系统压力,进而降低节流损失与泄漏量,提高能量利用率。分析了变转速定量泵的流量压力特性曲线,通过建立基于变转速压力控制泵源的位置电液伺服系统数学模型与仿真模型,分析了变转速定量泵压力控制系统在典型工况下的位置跟踪、系统压力变化与能量利用效率,验证了压力控制系统能够在导弹平飞段保证位置伺服系统跟踪正常的前提下,能有效提高系统效率,证明了变转速定量泵压力控制系统的有效性与可行性。 相似文献
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研究微小卫星综合电子系统的SiP技术实现方法。首先介绍微小卫星综合电子系统结构的组成和采用SiP技术的必要性,然后对综合电子系统进行功能模块划分,并对其通用扩展模块进行详细的SiP设计,包括抗辐照器件选型、原型验证、SiP原理图、基板管壳一体化设计、建模仿真、制造加工、实装测试验证等,通过SiP技术实现了一种星载综合电子系统中通用扩展SiP芯片产品,经过实际验证测试,在保证模块功能和性能的前提下,整体模块重量从230 g减轻到48 g,体积由180 mm?130 mm?17 mm减小到46 mm?46 mm?8 mm,很好地满足了星载功能模块小型化、轻量化设计需求。 相似文献
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联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。 相似文献
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航空飞行器通过翼尖铰接机构复合飞行时的气动耦合效应,会造成飞机产生不同于其单独飞行时的动力学特性,出现复合飞行安全问题。为研究翼尖铰接复合飞行器的动力学特性,使用Newton-Euler方法和Robberson-Wittenburg方法建立了双机组成的翼尖铰接复合飞行器多刚体系统整体和内部的7自由度非线性动力学和运动学方程组。在气动准定常假设下建立双机复合系统非耦合气动力表达式,基于CFD方法开展复合飞行器系统的三维实体建模和非结构网格划分工作,获取复合飞行器系统的气动力数据。搭建动力学仿真平台,开展准配平方案和全配平方案下的动力学仿真。仿真结果表明:准配平方案下飞行器无法持续稳定飞行,而全配平方案下复合飞行器系统各运动参数在仿真时间内始终趋于稳定。在全配平方案下,使用小扰动假设的非解耦线性化方法重新整理7自由度动力学方程组,研究复合飞行器系统运动模态的特征值中出现的2个发散新模态,根据对应的特征向量发现2个发散模态分别由相对滚转角度和角速度主导,同时也比较分析了其他运动模态相比单机飞行时的特性变化规律。 相似文献
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针对高超声速变形飞行器再入制导问题,提出了一种采用伸缩式机翼的高超声速变形飞行器外形方案,建立了含有展长变形量的气动模型和动力学模型。将该变形飞行器的展长变形量扩展为控制变量,分析了倾侧角、展长变形量和终端航程、高度之间的关系。在此基础上,利用倾侧角和展长变形量在线预测剩余航程和终端高度,通过数值方法校正2个控制量以满足航程约束和高度约束,通过航向角走廊确定倾侧角符号。仿真结果表明:该变形飞行器再入制导方法制导精度高,相比于传统固定外形飞行器终端约束能力更强、轨迹更加平滑,且在扰动条件下具有一定鲁棒性。 相似文献
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基于卷积门控循环网络的滚动轴承故障诊断 总被引:2,自引:2,他引:0
针对许多基于深度学习的滚动轴承故障诊断方法在小样本数据集下诊断性能下降的问题,提出一种基于卷积门控循环神经网络的轴承故障诊断模型。该模型使用两层的卷积网络来从输入信号中提取特征,同时使用tanh函数作为激活函数,且池化层使用大池化核来进行重叠下采样。将所提取得到的高层特征连接到双向门控循环网络。合并循环网络正向和逆向的最后一个状态,并连接一层全连接层进行输出。选用凯斯西储大学的轴承故障数据集来验证模型在小样本数据集下的诊断性能,实验结果表明,相比于其他类型的模型,该模型在仅有20个训练样本的情况下依然保持97%的识别准确率。 相似文献