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122.
多操纵面优化控制分配新方法 总被引:1,自引:1,他引:0
针对直接分配算法不具备优化能力的问题,提出了一种基于可达集的多操纵面控制量优化分配的新方法.简要描述了飞行控制中多操纵面的受限控制分配问题,以实际和期望的伪指令偏差最小为优化目标,将二次规划问题转化成空间中多维向量的简单运算,避免了二次规划在整个可达集中进行的复杂搜索.以某型飞机为仿真模型,对新方法与直接分配算法进行了对比仿真验证.仿真结果表明,该方法能使舵面在期望指令所指向的可达边界子集中得到最优的分配,且计算量小,实时性较好. 相似文献
123.
124.
螺旋铣孔是航空航天领域新出现的制孔技术,其切削过程中会产生径向切削力,从而引起刀具变形并造成孔径偏差。针对该问题开展了钛合金螺旋铣孔孔径偏差试验,分析了包括进给方向在内的不同加工参数对孔径偏差的影响规律;基于螺旋铣孔运动学原理对不同进给方向下的材料去除过程和径向切削力方向进行了研究,分析了不同进给方向下的孔径偏差变化规律及形成原因,并设计切削力试验进行了验证;通过分析不同加工参数下的未变形切屑形状及径向切削力变化情况,研究了各加工参数对孔径变化趋势的影响规律。研究结果表明,当进给方向为顺时针时,刀具受背离孔心的径向切削力的作用向孔径外侧发生挠曲变形,导致所加工孔径大于理论孔径;当进给方向为逆时针时则相反。进给速度和导程的增加将加剧孔径偏差,切削速度的增加则会减弱孔径偏差。 相似文献
125.
针对驾驶员操纵延迟和飞机不确定性所导致的人-机系统跟踪性能降低的问题,提出一种基于T-S模糊模型的鲁棒预见辅助驾驶方法。建立驾驶员-飞机时滞不确定T-S模糊模型,引入预见控制思想补偿驾驶员延迟,以跟踪误差和驾驶员操纵负担为性能指标,将存在模型不确定性的人-机指令跟踪问题转化为模糊最优保性能控制问题,并推导了该凸优化所应满足的线性矩阵不等式。为克服预见步数增多引起增广系统维数较大、进而导致线性矩阵不等式不易求解的缺陷,设计了一种次优的预见控制器。最后,分别通过驾驶员模型仿真和飞行模拟器实验,验证了所设计的模糊预见控制器的有效性。 相似文献
126.
位于地月平动点的探测器因为较差的观测几何,需要地基USB/UXB与天文VLBI长时间的联合跟踪数据获取稳定精确的轨道。提出了利用中国深空网双站共视跟踪平动点探测器,获取双程、三程测距及VLBI测量数据,解算探测器精确轨道的模式。以"鹊桥"卫星为分析对象,首先评估中国深空网对"鹊桥"的跟踪能力。然后分析不同观测组合模式下的定轨计算精度。结果表明:双站共视约束下,深空站每天对"鹊桥"跟踪弧长大于5 h;使用长于6 h的双站跟踪数据进行定轨,系统差的解算更有利于轨道精度提升;跟踪时长超过2天时,必须在轨道解算的同时估计光压系数,并有望实现优于百米的轨道精度。 相似文献
127.
128.
针对空间非合作目标近距离视线交会中的全局最优鲁棒轨迹规划与控制问题,提出了基于高斯伪谱方法(GPM)和线性时变模型预测控制(LTVMPC)的双层模型预测控制(MPC)算法。在轨迹规划方面,以视线坐标系下的相对轨道动力学为模型、能量最少和控制精度最优为性能指标构建最优控制问题,利用GPM精度高、收敛速度快的特点将最优控制问题转化为易于求解的全局非线性规划问题,在MPC框架下求解得到全局最优的标称轨迹,克服了传统的MPC不适用于全局大范围非线性规划的缺点;在轨迹跟踪控制方面,考虑预测时域内状态转移矩阵的时变特性,设计了LTVMPC算法对标称轨迹进行追踪,避免了存在不确定性时轨迹的重规划,从而降低在线计算量,保证算法在线自主实施,并且采用滚动优化的策略使算法对不确定性具有鲁棒性。由于规划层和控制层考虑的约束相同,因此规划的轨迹是可控、可达的。数字仿真表明,在燃料消耗和交会时间等方面,提出的方法均显著优于传统的MPC方法,相较于传统的MPC方法,新算法的交会时间减少50%左右,燃料消耗降低30%以上。 相似文献
129.
通过对时统信号的理论分析和实际测试验证,准确地分析出时统信号经数字信道传输产生的误差来源于信道的群时延失真和增益频率特性的影响,同时提出了克服传输误差的三种方法:第一种是改善时统信号特性的发送补偿法,已在现有设备上通过修改编码软件方法实现;第二种是改善信道传输特性的信道拓宽法,已在现有设备的伴音信道上验证;第三种是改善时统设备接收适应能力的接收均衡法。完成了均衡器的设计和制作。并通过了实际测试验证。最后对三种方法进行了对比分析。 相似文献
130.
薄壁铸件及其反重力成形技术 总被引:25,自引:1,他引:24
介绍了薄壁铸件的概念和基本特征.根据传热学和流体力学原理,用集总参数法导出了考虑到耦合传输条件下反重力充型工艺参数的计算公式.研究表明,反重力充型参数与合金性质,铸件几何形状及铸件与铸型之间的热交换有关.给定浇注温度和铸型温度,可按所导出的公式计算出充型速度. 相似文献