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1.
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
2.
针对半球谐振陀螺的零位漂移问题,本文研究了基于模态反转电路控制技术的零位自校准方法。首先,从动力学模型引入阻尼不对称、频率裂解等非理想因素,讨论半球谐振陀螺的工作机理及驻波漂移特性。其次,通过理论分析模态反转的零位校准以及虚拟进动控制的模态反转技术。最后,基于FPGA数字控制平台,设计并实现了半球谐振陀螺零位自校准半实物仿真实验。实验结果表明,基于模态反转的半球谐振陀螺零位校准,实现了半球谐振陀螺的零位从15 降低至2 ,短期零偏稳定性和长期稳定性也分别提高了11.8%和45.86%,有效地抑制了零位漂移,提高了半球谐振陀螺测量精度。 相似文献
3.
4.
翼身融合运输机分布式电推进系统设计及油耗评估 总被引:3,自引:1,他引:2
针对翼身融合运输机开展了分布式电推进系统的总体设计与油耗评估。通过数值计算完成了70t载质量翼身融合飞机的气动设计与优化。在巡航马赫数为0.80和10km高度的设计点,最大升阻比达到了24。通过求解积分边界层方程组,完成了电推进系统的总体设计。电推进系统包含10个推进风扇,风扇直径为1.45m,压比为1.35,巡航功率为2.94MW。建立了考虑燃烧过程的发动机一维性能模型,对发动机油耗进行了评估,获得了不同发动机循环参数下燃油消耗。建模结果表明,基于翼身融合布局和分布式电推进技术,可使运输机的油耗较C-17节省近50%。 相似文献
5.
针对椭圆轨道卫星近/远地点的星下点对全球或特定纬度区域的访问问题,提出一种连续小推力下的对地覆盖控制策略。首先,推导了自然摄动对卫星拱线变化的影响,并探讨了进行小推力覆盖控制的必要性。然后,针对燃料消耗的优化问题,将控制方程展开成含傅里叶级数的形式,用以获得便于星上计算的解析形式的次优解,同时探讨了截取阶数与优化程度的关系。在进行拱线控制的同时,通过合理设置约束,对椭圆轨道的近地点高度进行保护,确保卫星安全运行。仿真结果表明,提出的方法能够以适当的燃料消耗代价实现椭圆轨道的近/远地点的全球覆盖控制或特定纬度区域的反复推扫,且控制力在可接受的范围内。 相似文献
6.
7.
吸气式电推进系统作为有可能实现长寿命超低轨飞行的技术而被关注。根据不同轨道环境条件,采用管状结构进气道、以及机械增压的吸气方式,讨论了吸气式电推进系统所需的可行条件。分析表明,在轨高度180~240km,航天器所需总功耗与迎风面之比需要大于2kW/m2,电推力器比冲需大于4×104m/s,方可满足推阻平衡需求。分析得出,实现吸气式系统在地球轨道的运用,关键技术在于增加气体收集效率并且降低收集功耗,同时电推力器的效率还需进一步提升。 相似文献
8.
9.
针对空间低照度成像条件下卫星光学图像信息受损严重的问题,提出了一种基于生成对抗网络的空间卫星低照度图像增强方法,提高了图像的平均亮度及对比度,恢复图像细节信息,为图像识别等图像处理技术提供更高质量的数据信息。首先,设计了一种密集连接的生成器,加强了各特征提取阶段中的信息传递以及多层特征的融合,减少了特征信息的损耗,更好地提取正常照度图像及低照度图像中相似的语义信息;并结合EnlightenGAN的思想,采用了全局 局部辨别器结构,使图像增强效果更自然。然后,在少量样本的条件下,利用非配对样本对该方法进行训练,并通过对输入图像进行随机缩放及翻转等数据增强方法提高模型训练效果,进而提升低照度图像增强性能。最后,对所提出的空间卫星低照度图像增强方法进行了仿真验证。试验结果表明,在空间低照度条件下,该方法在NIQE指标上较LIME及EnlightenGAN分别降低了1.034和0.699,保留了更多的图像细节,具有更高的整体和局部亮度、更高的对比度以及更自然的增强效果。 相似文献
10.