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精密单点定位(PPP)模糊度固定(AR)能够显著提升精密定位的收敛速度和精度。通过在BDS-2和BDS-3之间添加系统间偏差的方法实现BDS-3的模糊度固定,并基于全球MGEX测站静态、仿动态数据和车载实验数据全面评估了BDS-3模糊度固定的效果。结果表明,相对于浮点解,BDS-3 PPP模糊度固定能够显著提升PPP的精度,在东北天3个方向上静态解算精度提升依次为37.4%、26.2%和20.1%;仿动态解算精度提升依次为38.3%、27.2%和11.1%;车载动态实验BDS-3模糊度固定精度在三维方向上综合提升为40.4%。此外,模糊度固定后,以浮点解稳定后的两倍定位精度为基准,在东北天方向上,静态定位时间提升程度依次为63.5%、64.0%和40.3%;仿动态定位时间提升程度依次为58.7%、56.8%和25.4%;车载实验在三维方向的收敛时间为30.0 min。以上结果证明了所提方法的有效性及BDS-3模糊度固定的性能提升。 相似文献
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针对高压环境下阀门开关动态特性复杂,开关时间评估困难的问题,首先采用Fluent 15.0软件模拟了阀门内部的细节流场,计算获得阀门开度和流量以及阀芯位置和上下表面压差的关系;然后采用开口系能量和质量守恒方程以及动力学方程,提出一种计算阀门开关动态特性的计算模型,并完成了编程计算.结果表明:阀门在有载、空载的情况下,开... 相似文献
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机电作动器(Electro-Mechanical Actuator,EMA)正在逐步代替液压/气压作动器而广泛应用于航空航天、军事等领域,特别是在多电/全电飞行器中,机电作动系统已引来大量学者开展各类型研究。在 EMA 的控制方法和实际应用逐渐成熟的前提下,进一步提高系统的可靠性得到广泛的关注。在 EMA 运行过程中能够进行实时的故障检测并保证系统的正常运行,有效提高系统可靠性对于 EMA 的应用具有重要意义。本文提出一种基于滑模观测器的容错控制方法,为 EMA 在工程应用中有效识别系统的运行状态提供重要手段,具有重要的理论意义和工程应用价值。通过仿真验证得出此方法可靠有效,验证了在系统运行过程中能够快速的识别故障并切换控制,表明 EMA 系统在此控制方法下具有很好的故障识别和故障隔离能力。 相似文献
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利用Abel积分变换通过掩星弯曲角计算折射率需要对高层弯曲角进行统计优化.目前由于所使用的背景场资料和具体反演方法不同,导致所发布的掩星大气数据气候统计值存在一定差异.本文使用2008年1,4,7,10月共4个月的COSMIC大气掩星附加相位数据,从纬圈平均弯曲角廓线反演相应月平均折射率,对反演结果进行比较分析.研究表明,利用掩星折射数据进行气候研究时无需逐一对掩星探测廓线进行统计优化,在40 km以下高度基于平均弯曲角的反演方法与传统统计相比能够获得几乎一致的月平均折射率,在50 km以上高度基于平均弯曲角的反演结果更加接近ECMWF资料统计. 相似文献
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电离层综合探测器数据采集处理单元设计研究 总被引:1,自引:0,他引:1
电离层综合探测器(CDI)是一种面向快速响应航天器平台、用于原位综合探测电离层等离子体及未完全电离中性气体的新概念空间环境探测仪器, 实现了对常规平板朗缪尔探针、阻滞势分析器和离子阱质量分析器的小型化、一体化设计与集成. 本文基于USB2.0接口和FPGA (Field-Programmable Gate Array)技术, 选用高集成度的COTS (Commercial-Off-The-Shelf)器件, 对CDI多通道数据采集处理单元的系统方案和硬件设计进行研究, 并对FPGA的逻辑资源利用情况和Fusion器件内部ADC采样以及FIFO (First Input First Output)读写时序进行了仿真和分析. 相似文献
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为了提高涡扇发动机过渡态性能仿真的精度并实现过渡态性能计算模型的工程应用,梳理了不同因素对涡轮发动机过渡态性能的影响机理,介绍了各影响因素的建模方法,在此基础上建立了精细化涡扇发动机整机过渡态性能仿真模型。研究分析了总温、总压和燃油流量传感器的过渡态效应及其建模方法。最终利用涡扇发动机整机地面台架加减速性能试验数据对精细化过渡态模型进行了验证,结果表明:高低压物理转速、推力、压气机出口总压和内涵排气温度的平均误差分别为0.45%,0.77%,0.61%,0.44%和1.77%,最大误差分别为2.82%,1.92%,7.45%,5.67%,5.28%,加速时间的误差小于0.26s。本文揭示了过渡态性能仿真模型误差的机理。 相似文献
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受限于发动机燃烧数值模拟需要长时间超级计算机运行的问题,发展了一种基于“分段-组合”残差神经网络的氢气零维点火计算方法。以氢气零维点火算例为基础,基于自主研发的高超声速内外流耦合数值模拟软件AHL3D构建数据集。数据集中输入变量为超声速工况下的温度、压强及8种组分质量分数的初始状态值,输出变量为3000个时刻点的温度、压强及8种组分质量分数状态值。构建了一种“分段”训练、“组合”预测的残差神经网络框架。算法首先将高维输入数据进行降维训练,再将“分段”模型预测后的参数冻结形成“组合”模型。与氢燃料直接计算相比,实验结果表明“分段-组合”残差神经网络可显著提升计算效率,对于11组分29反应的反应动力学模型可获得9.13倍的计算加速比,均方根误差降到了7.85×10-5,氢燃料参数的预测精度都高于98%,计算效率及精度优于现有的神经网络燃烧计算方法。 相似文献