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971.
面向X射线脉冲星周期估计的压缩感知(CS)中测量矩阵尺寸大,进而导致计算量大。针对这一问题,提出了一种基于经验模态分解-压缩感知(EMD-CS)的脉冲星周期超快速估计方法。将不同畸变度的脉冲轮廓进行EMD分解,得到一系列固有模态函数(IMF)。由于IMF包含了不同时间尺度的局部特征信号,脉冲轮廓畸变度这一微弱局部特征可体现在某些IMF中。采用迭代剔除法剔除冗余的IMF,剩下的IMF构成了测量矩阵。由于IMF的数量较少,采样率大幅减少。利用EMD-CS可实现X射线脉冲星周期超快速估计。通过计算复杂度分析结果可知,采样率与计算量呈正比关系。仿真结果中表明,EMD-CS的采样率为0.25%,仅为FFT-CS的1/29,因而计算量更小。 相似文献
972.
通过搭载在某MEO、IGSO轨道卫星上的单粒子探测器对XQR2V3000 FPGA配置存储器进行了在轨单粒子翻转探测。利用一种基于复位计数统计的FPGA配置存储器单粒子翻转的监测方法,并对在2016年太阳活动平静期以及2017年9月6日太阳耀斑爆发期的2颗MEO卫星以及1颗IGSO卫星的XQR2V3000 FPGA配置存储器单粒子翻转次数进行统计,依据卫星轨道根数获得了翻转事件的空间分布。结果表明,在太阳平静期,设备等效铝屏蔽厚度为6 mm的情况下,处于MEO轨道和IGSO轨道的XQR2V3000配置存储器单粒子翻转率分别为 0.513 次/(器件·天)和0.491次/(器件·天),分别为CREME96模型预测结果的22.4%和16.9%,两种轨道的翻转率相当。在太阳耀斑爆发期间,MEO与IGSO轨道单粒子翻转率分别上升为2.5次/(器件·天)和 5次/(器件·天) ,比平静期高了一个数量级。试验所得的单粒子翻转率可为相同轨道卫星电子设备单粒子翻转率的预示提供有效的参考。 相似文献
973.
为克服动能BGK格式计算耗时多、收敛慢的缺点,在格式中引入当地时间步长、隐式LU-SGS方法和多重网格技术,基于RAE2822翼型粘性跨声速绕流的数值模拟,对其收敛性的改善进行了研究。结果表明:上述3种加速手段对求解定常问题时的收敛性有明显的改善,达到定常解所需的迭代步数随着CFL数的提高而减少;因而求解某类问题时,隐式格式比显式格式更具优势;多重网格既适用于显式格式,也适用于隐式格式,加速性更加突出。 相似文献
974.
975.
976.
三维数字化工艺设计中的关键问题及其研究 总被引:1,自引:0,他引:1
根据复杂结构产品研制对数字化制造技术的需求,提出了基于三维模型的数字化工艺设计方法及其三维应用模式,阐述和分析了三维数字化工艺设计的内涵、研究现状及存在问题。对实现三维数字化工艺设计的三个关键问题进行了研究与分析。以三维工艺模型为基础的三维数字化工艺设计方法在复杂结构产品的研制中发挥着重要作用,是提高工艺设计水平,缩短研制周期的有效途径之一。 相似文献
977.
随着信息技术的发展、战场范围的扩大和作战速度的加快,传统的指挥控制系统因交互能力弱、信息处理能力差等缺点不能很好地适应现代战争。针对该问题,研究面向服务的架构,将面向服务的思想应用于指挥控制信息系统架构设计中,按照设计原则设计一种面向服务的指挥控制信息系统,提出系统的软硬件架构和信息流交互方式,探究系统设计中涉及的关键技术并提供解决途径。该系统克服了传统指挥控制信息系统信息不透明、交互能力弱等缺点,增强了指挥控制信息系统的信息处理能力。最后,基于工程实际应用分析系统性能和试验情况,展望面向服务设计思想在指挥控制信息系统中的应用前景。 相似文献
978.
针对多弹协同突防问题提出了一种最优协同诱导突防制导律,基于诱导碰撞策略实现有效突防。首先构建了多弹协同对抗非线性模型,并基于零控脱靶量和零控碰撞角进行线性化。然后考虑拦截弹和进攻弹均为二阶驾驶仪动力学特性条件下,将各拦截弹碰撞距离和拦截弹碰撞角扩展到状态方程中,并利用状态转移矩阵降低状态方程维度。在此基础上,设计包含碰撞角约束的快收敛扩展性能指标函数,采用碰撞时间匹配策略推导出多弹最优协同诱导解析制导律的一般形式,并给出2枚进攻弹对2枚拦截弹典型场景下的突防制导律。最后通过典型场景仿真验证了最优协同诱导突防制导律的有效性。 相似文献
979.
980.
面向对象的航空发动机性能仿真程序设计方法研究 总被引:17,自引:11,他引:6
本文提出了一种用于建立扩展性强、灵活可靠的航空发动机性能仿真方法。通过建立一个面向对象的航空发动机基本类库(或称为航空发动机应用程序框架),针对不同的研究目的或不同类型的航空发动机,能够非常方便可靠地建立起高效专用的发动机性能仿真程序。本文提出了在仿真程序中建立异常处理机制以方便仿真软件的调试和提高它的可靠性。本文在该框架的基础上建立了某双轴涡扇发动机的性能仿真模型和某涡轴发动机的性能仿真模型,揭示了该框架的灵活性和专用性 相似文献