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1.
2.
实验研究了直接时效DA4169合金550℃、650℃下的疲劳裂纹扩展行为,并进行了带上峰值保持时间的试验。结果表明:连续循环的da/dN值基本上与普通4169的相当,但在650℃下略优;650℃带上峰值保时15s的da/dN值比连续循环的大大加速。 相似文献
3.
由感知到动作决策一体化的类脑导航技术研究现状与未来发展 总被引:1,自引:0,他引:1
随着脑与神经科学以及人工智能技术的持续发展,昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发下的感知/认知/路径规划/动作决策一体化类脑导航技术得到了较大发展,可以实现由原始感知信息输入到导航动作决策的直接输出,呈现出接近动物端到端面向目标导航的智能行为,具有提高密集型无人机集群导航鲁棒性、准确性、实时响应动作、自主智能性以及计算效率的潜力。阐述了昆虫和哺乳动物大脑导航机理及其互补对称关系,以及昆虫和哺乳动物大脑导航机理启发的端到端类脑导航技术内涵;论述了类脑导航技术研究进展,包括类脑环境感知、类脑空间认知、面向目标类脑导航;分析了类脑导航向智能化、神经形态系统以及群体导航发展的新趋势;最后讨论了类脑导航技术应用于无人机密集集群系统时存在的挑战。 相似文献
4.
航天飞行器中舷窗温度场及换热的研究:外部界面处于第三类非线性边界条件 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用控制容积法,光线踪迹法结合谱带模型,研究航天飞机返回大气层时舷窗硅玻璃的非稳态复合换热。文章给出了界面S_2处于第三类非线性边界条件下,舷窗硅玻璃内部的温度场和进入机舱内部的热流密度。计算结果表明,如不考虑硅玻璃内部的辐射作用,对温度场影响不太大,但对进入机舱内的热流密度将会产生很大的误差。 相似文献
5.
用电火花加工复杂形状模腔的关键之一是工具电极的制造。为了解决一般电极材料价高,复杂型腔难以加工等问题,通过试验研究,推出了一种以石膏和塑料为基本材料,采用非金属电镀工艺制造工具电极的新方法。 相似文献
水下图像成像过程中,每个场景点所对应的光线在传播过程中均经过多种折射率不同的介质,因此水下图像会产生折射变形,导致传统基于单视点相机模型的水下图像三维重构方法精度极大降低.在理论分析一个新的单视点调节模型对水下图像折射变形的补偿能力的基础上,提出一种高效、自动的水下图像三维重构及其非线性优化方法.为了验证该方法的性能,利用合成数据和真实图像对其进行测试,并依据重构有效性、重构误差等定量指标考察分析了实验结果.实验结果表明,提出的多视图水下三维重构方法可有效补偿水下场景成像空间变形,进而显著提高传统基于单视点相机模型的水下三维重构质量. 相似文献
7.
为解决长期在失重环境下生活和工作的航天员的康复训练问题,针对现有的航天员训练设备功能单一、训练效果不理想的现状,研制了多模式柔索驱动航天员训练机器人。基于模块化、可重构的机器人构型,通过机器人模拟重力环境的负载特征,把相应的载荷施加到人体上,实现航天员在失重环境下进行跑步、卧推和负重深蹲等体育训练,帮助航天员减轻或者克服空间适应综合征带来的不利影响;在此基础上提出一种机器人双闭环力控制策略,人机跑步训练实验结果表明,本文研制的多模式航天员训练机器人构型合理,控制策略有效,可以辅助在失重环境下生活和工作的航天员开展体育训练。 相似文献
8.
反向定位系统是针对驻留型同温层气球平台的一种新型定位系统 ,该系统的基本原理是由接收站的位置计算得出发射机的位置。文章采用卡尔曼滤波的方法 ,建立了反向定位系统的模型 ,给出其滤波算法 ;鉴于地面接收站的位置选择对该系统的定位精度有较大的影响 ,给出地面站选址依据 ,并通过计算、仿真获得一组较为理想的布站方式。此外 ,钟差是系统的一个主要误差源 ,文中对其引起的定位误差进行了分析 ,并给出估算的方法 ;对系统中的传播误差、设备误差也进行了分析。最后 ,对系统建立了仿真模型进行仿真。结果表明 ,该定位系统具有较好的定位精度 相似文献
9.
多星座导航能够增加可视卫星数量,改善卫星几何构型,已成为卫星导航定位领域发展的重要方向之一。多星座导航接收机自主完好性监测(RAIM)技术对提高导航系统的完好性具有重要作用。面向多星座导航的完好性监测需求,分析了传统随机抽样一致性(RANSAC)故障检测方法的不足,提出了一种基于最小样本集选星预处理的改进RANSAC RAIM算法。该算法基于最大四面体积法和GDOP值贡献度的选星方法选取具有较好构型的卫星构成卫星子集,取代了传统RANSAC RAIM方法通过遍历构成卫星子集,可有效避免卫星子集中存在较差卫星几何构型的情况,减少子集数量,提升故障检测的准确率。静态和动态仿真实验表明,改进的RANSAC RAIM算法在检测效率和检测准确率等方面明显优于传统方法。 相似文献
10.
近些年,基于激光雷达和视觉的目标感知在无人系统中得到了广泛应用。目标的体积测量在很多应用场景可以发挥极其重要的作用,然而对识别感知目标的体积测量,目前尚无大量研究。首次提出了一种基于激光雷达/视觉的无人车目标体积自动测量方法,实现了无人车与目标体积测量功能的结合。通过在LeGO-LOAM算法中加入点云畸变补偿,相较于原始LeGO-LOAM算法,无人车在高速情况下的构图精度得到提升;通过将激光雷达与视觉进行深度融合,实现了目标的自动识别与全局定位;通过基于平面拟合的地面分割与欧式聚类,实现了目标点云轮廓的实时获取;通过设计一种基于切片法的不规则物体体积测量方法,实现了无人车在运动情况下对目标体积的自动估计。最终,分别通过Gazebo仿真和实际试验验证了算法的有效性。试验结果表明,所提算法在无人车运动的情况下对静态目标物的实时体积测量精度优于3%,具有较好的工程应用价值。 相似文献