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针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题,提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型,将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题,将目标的状态视作扰动,设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态,并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计,实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致,并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性,给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明,在通信拓扑变换的情况下,设计的观测器能够有效估计目标状态,且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求,进而实现协同拦截。 相似文献
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大型空间抛物柱面星载天线具有口径大、约束弱、刚度低、质量小等特点,其机构的空间稳定性直接决定天线的使用寿命和信息传输的可靠性。为准确获得大型空间星载天线在轨稳定性能参数,依据星载天线的高精度和长寿命的设计需求,提出一种新型抛物柱面星载天线结构形式,利用有限元仿真对该新型星载天线作模态分析,并分析相关参数。结果表明:采用Al7075材料的新型抛物柱面星载天线基频满足设计要求。同时,增加上下支杆和上下斜撑杆的截面尺寸可有效提高天线结构的固有频率。该研究为我国大型抛物柱面星载天线设计提供了理论支撑和技术参考。 相似文献
166.
复合材料较为广泛应用于航空、航天等工程领域,但对冲击载荷十分敏感。因此,对复合材料结构承受的冲击载荷进行在线监测以及冲击位置的实时识别具有重要意义。文章以复合材料层合板为研究对象,基于两个冲击位置的距离越靠近则接收到信号幅频特性相似度越高的特点,采用FBG光纤光栅传感器,通过小波包变换的方法来提取能量特征向量,同时结合相关系数法来实现复合材料层合板的冲击位置识别。在480 mm×480 mm的复合材料层合板上开展冲击实验,8次实验皆完成了冲击位置识别,其中7个点距离误差为0 mm,实现精准识别,另一个点误差在6%以内。 相似文献
167.
168.
吴松 《航空精密制造技术》2017,53(5)
对于外形、内腔结构复杂,零件体积大,材料去除率高等特点的壳体,锻件加工要求所编制的数控程序异常复杂,数据庞大,手工编程难以编制程序。采用UGCAM作为编程手段,利用3维实体辅助编程技术解决此类问题。 相似文献
169.
影响锅炉热效率的因素有多种,其中最主要的有两点:一是煤的燃烧状况,一是炉膛的换热环境。本文从煤层结构对燃烧状况的影响这个角度分析了分层给煤装置的优点和不足,并提出了几点改进方法。 相似文献
170.
A fast feature ranking algorithm for classification in the presence of high dimensionahty and small sample size is proposed. The basic idea is that the important features force the data points of the same class to maintain their intrinsic neighbor relations, whereas neighboring points of different classes are no longer to stick to one an- other. Applying this assumption, an optimization problem weighting each feature is derived. The algorithm does not involve the dense matrix eigen-decomposition which can be computationally expensive in time. Extensive exper- iments are conducted to validate the significance of selected features using the Yale, Extended YaleB and PIE data- sets. The thorough evaluation shows that, using one-nearest neighbor classifier, the recognition rates using 100-- 500 leading features selected by the algorithm distinctively outperform those with features selected by the baseline feature selection algorithms, while using support vector machine features selected by the algorithm show less prominent improvement. Moreover, the experiments demonstrate that the proposed algorithm is particularly effi- cient for multi-class face recognition problem. 相似文献