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针对带捆绑火箭气动载荷分布受飞行状态及本身外形参数变化影响存在波动的现象,提出了依据多项式混沌理论对捆绑火箭气动载荷分布特征进行全局灵敏度分析及不确定性量化的方法,并以两助推构型火箭为例对所提方法进行验证。首先,提出了捆绑火箭气动载荷分布不确定性分析的方法,并给出仿真分析流程。其次,以两助推构型火箭为例对所提方法进行验证,建立火箭气动外形参数化模型,验证气动特性分析结果。最后,对该模型开展影响因素灵敏度分析及载荷分布不确定性分析,得到了不同因素的影响程度,以及气动轴力和法向力的不确定性分布形式,分析了流场流动情况及气动载荷波动的主要原因。分析结果为捆绑火箭气动载荷波动控制提供了一定参考,通过定量描述气动载荷分布不确定性,可以有效降低安全系数冗余,为开展精确结构设计提供依据。 相似文献
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航站楼离港客流量在短时期内呈现准周期性规律变化,易受航班计划、天气等多种因素影响,表现出复杂的非线性特点。为了实现航站楼短时客流量的准确预测,在传统K 近邻(KNN)算法基础上增加了航班计划状态模式匹配方法,以航班计划包含的多维属性作为特征选取相似历史运营日作为预测基准向量,建立基于航站楼短时客流量预测的双层K 近邻模型。通过实例分析,与ARIMA模型和传统K 近邻模型等进行比较,证明双层K 近邻模型预测误差更小,精度更高,模型拟合度相对传统K 近邻模型提高了8%~10%,为航站楼短时客流量精确预测提供了一种新的解决思路。 相似文献
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针对飞行器在高速飞行时受气流干扰、惯性数据易发散等问题,从传感器数据融合角度出发,提出了通过无迹卡尔曼滤波(UKF)融合嵌入式大气数据观测系统(FADS)和惯性导航系统(INS)估计飞行器实时大气数据的算法。算法使用高维度非线性方程对惯性系统和大气系统间的关系建模,结合FADS与INS的数据,计算飞行器速度和高度,进而估算出攻角、侧滑角等参数。实验结果显示,与INS直接解算、扩展卡尔曼滤波(EKF)融合等原有估计方法相比,文章所述的算法在估计精度和系统稳定性方面均有所提高。 相似文献
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