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探测器起飞稳定性是上升器月面起飞的重要性能指标,研究其特性对上升器返回地面具有重要的意义。选择上升器起飞稳定性主要影响因素,结合优化拉丁超立方试验设计方法和径向基神经网络建立了上升器起飞过程动力学近似模型,定量地判定出姿态角位移、姿态角速度对各影响因素的敏感程度。以上升器的姿态角位移和角速度分别为5°和5(°)/s为稳定判定条件,给出了单个影响因素的取值边界。编写了上升器起飞稳定性多因素边界条件分析程序,采用三维空间的方式建立了上升器起飞稳定性边界条件表达式,并以样例确定了起飞稳定性边界条件。 相似文献
133.
遥感高光谱图像(HSI)凭借其丰富的光谱信息被广泛地应用于军事、农业、地质等领域。然而,HSI成像因其成本高、传输难等问题限制了其应用规模。通过光谱超分辨(SSR)方法,可以实现输入高分辨率红绿蓝(RGB)图像生成相应的高光谱图像,有效地解决了HSI成本高与传输难的问题。但是,已有的SSR方法对于图像的空间特征提取与光谱之间的相关性关注仍有所不足。针对上述问题,本文提出了一种多尺度空谱特征提取方法,并在SSR领域引入组归一化(GN)方法,关注相邻光谱之间的相关性。同时,还借助条件生成对抗网络进一步优化网络的参数,提升生成图像的真实性,并在DFC2018 Houston数据集上进行实验。结果表明:本文提出的方法可以实现精准的高光谱图像重建,重建的高光谱图像相比当前先进的主流方法性能均明显提高,其中相比CanNet方法,均方根误差下降了48.3%,平均峰值信噪比上升了20.7%。 相似文献
134.
提出了一种基于集成学习约束能量最小化(E-CEM)的高光谱图像目标检测算法。传统的高光谱检测算法通常是基于约束最小二乘法或基于高斯先验下的假设检验算法获得,然而真实环境中捕获的高光谱数据通常具有很强的非线性及非高斯特性,此时传统算法通常难以获得满意的检测效果。虽然核方法一定程度上能使传统算法获得较强的非线性表达能力,但核方法本身极易受到核函数参数的选择而表现出性能不稳定的现象。E-CEM在传统的约束能量最小化算法的基础上结合集成学习思想,使其在提升非线性光谱表达能力的同时提升检测的稳定性和稳健性。仿真高光谱图像和真实高光谱图像的实验结果都表明所提方法提升了CEM算法及其他经典算法的检测性能。 相似文献
135.
为了提高陶瓷材料超声检测的可靠性,近年来从陶瓷气孔率的检测,超声波在陶瓷材料中遇到缺陷的散射,瓷坯的检测,表面缺陷检测,陶瓷超声C扫描成像等方面展开了广泛而深入的研究,取得了很大进展。 相似文献
136.
基于自组织映射网络的故障诊断推理方法研究 总被引:3,自引:0,他引:3
从故障诊断基本形式出发,结合飞机刹车系统故障的各类特点,研究了基于Kohonen自组织映射网络理论的故障推理模型,并且应用到起落架刹车系统故障诊断中。该方法只需选择听,具有代表性的故障样本训练神经网络,他将代表故障的信息输入给训练好的神经网络,根据神经网络的输出结果,就可以判断出发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障,还能识别未训练过的故障,并且聚类能力强,速度快,因此,很符合复杂系统的故障诊断。 相似文献
137.
针对传统PID控制参数适应性差、响应慢等缺点,采用自抗扰控制算法与永磁同步电机一阶速度环模型相结合,设计了基于自抗扰的速度环数学模型,并在仿真软件验证了该算法对系统鲁棒性的提升。之后,针对自抗扰算法待整定参数多,参数没有明确物理意义的问题,采用了改进的滑模自抗扰控制器,使用新型滑模趋近律代替了传统最优控制函数,改善滑模趋近运动。通过建模和仿真实验,验证了改进的滑模自抗扰结构可以缩短系统进入稳态的时间,减小系统在平衡状态下转速和转矩的抖振幅度,改善了系统动态性能和控制精度。 相似文献
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