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1.
2.
针对数量有限的物理跑车试验无法满足减振与保温性能测试需求的问题,提出一套航天器运输包装箱动力学与热学仿真验证方法,包括:建立适用于包装箱系统的刚柔耦合多体动力学系统,通过结合线路条件测试生成的动力学系统外部激励,实现减振性能虚拟跑车测试;建立基于计算流体力学的包装箱热学模型,通过模拟自然对流和空调控制,实现包装箱保温性能虚拟跑车测试;基于C/S架构和导航式流程设计思想,建立航天器运输包装箱仿真验证平台,通过实际案例证明该平台仿真结果与实际跑车测试数据具有较高的一致性。 相似文献
4.
针对连续推力的合作航天器,采用双重无迹卡尔曼滤波(DUKF)算法估计其状态和加速度。通过状态滤波器和参数滤波器的配合,提升滤波精度,完成运动状态和参数的估计,从而实现合作目标的运动轨迹跟踪。与合作航天器相比,非合作航天器存在大小未知、发生时刻未知的机动,无法获得加速度,且信息获取和运动状态的估计难度大。针对非合作航天器,基于简化的相对运动方程,结合天基平台获得目标的观测信息,采用两个扩展卡尔曼滤波(EKF)及基于半正焦弦的机动检测策略实现多未知脉冲机动的运动状态的估计。仿真结果表明:相比于无迹卡尔曼滤波(UKF),DUKF在对合作航天器的状态和加速度估计方面具有更快的收敛速度和更高的滤波精度;对于存在未知机动的非合作航天器,通过对比验证机动检测策略与滤波器切换策略相结合的方法的有效性,该方法能够检测到多次机动并且减少误判。 相似文献
5.
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
6.
大型飞机在飞行过程中机身后体会产生一对反向旋转的脱体涡(后体主涡),该涡与平尾翼尖涡共同构成飞机后体的涡系结构。在风洞中,利用激光粒子测速(PIV)方法,对单独后体和加装不同展长平尾的后体,分别研究涡系结构的动力学特征。结果表明:后体主涡的涡核中心沿流向明显向上移动;加装平尾后,涡系呈现典型的四涡结构,平尾翼尖涡对后体主涡影响显著,加大了后者向上移动的趋势,同时使其沿展向外移,并显著削弱其涡旋强度;平尾展长增加后,后体主涡受到的影响有所减弱。在低速环境下,来流速度对后体涡系结构的无量纲动力学参数影响较小。 相似文献
7.
8.
针对导流锥结构参数对内弹道流场耦合影响问题,基于动态分层动网格技术,构建了含导弹运动和二次燃烧的内弹道数值模型,并验证了模型可靠性。解耦分析了导流锥半径、高度及冲击高度对内弹道流场特性和载荷的影响。结果表明:导流锥的结构直接决定燃气飞溅现象的产生和流场结构的紊乱程度,导流锥的半径、高度和冲击高度的改变会对燃气反射点的位置、二次燃烧的区域以及剧烈程度产生影响;结构优化后的导流锥,较大程度地缓解了冲击现象,获得了较好的平滑效果,筒底压力较实验装置降低了24.5%。 相似文献
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10.
摘要: 针对利用角动量交换装置系统实现轨控期间姿态维持的情况,研究当轨控推力器存在大力矩扰动时系统角动量管理方法.结合对地运行航天器轨道运动特性,分析轨控干扰力矩的积累角动量变化规律;考虑角动量管理装置系统的角动量存贮容量,基于角动量积累规律提出了一种结合偏置角动量建立与对称分布轨控位置选择的系统角动量管理方法,实现了对称轨控位置积累角动量互相抵消的自平衡效果,极大程度地提高轨控效率且避免系统角动量饱和现象.所提出的方法适用于喷气欠驱动控制系统,方法的有效性通过了数学仿真验证及在轨型号应用. 相似文献