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211.
对日定向姿态卫星在轨没有固定指向地球的一侧,若采用在卫星对天面和对地面反向对称各安装一副测控天线以实现准全向覆盖的传统布局设计,在测控弧段中地面站方位跨越测控天线组合方向图干涉区的过程中,测控链路极易受到该区域天线增益的剧烈波动而出现链路中断,从而对测控任务产生较大影响。太阳同步轨道具有轨道平面和太阳矢量保持相对固定夹角的特性,若运行于太阳同步轨道的卫星采用对日定向姿态,则可利用该轨道特性,结合我国地面站主要位于北半球的特点,通过优化测控天线在星上的布局,减少测控天线干涉区对测控链路的影响。通过仿真分析给出该设计的具体实现过程,并给出不同轨道高度和降交点地方时对应的测控天线推荐安装角度,可为运行在太阳同步轨道上的对日定向姿态卫星提供测控天线布局参考。 相似文献
212.
捷联惯导系统由于数学平台隔离作用的不完善,当运载体沿机体坐标轴存在同频率的角振动和线振动时,角振动引起的整流效应将在姿态更新计算中产生圆锥误差,角振动和线振动引起的整流效应将在速度计算中产生划桨误差,在位置计算中产生涡卷误差。文中详细分析了圆锥误差产生机理,针对某型飞机装备 SIGMA50 GPS/SINS 组合导航系统对底座安装的精度要求,分析了安装误差、陀螺频带不够宽、姿态更新率过低对姿态精度的影响,并对维护捷联惯导系统提出建议。 相似文献
213.
针对战术级捷联惯导系统(SINS)任意失准角下的快速传递对准,提出一种直接姿态矩阵线性矩阵卡尔曼滤波的传递对准算法。首先,利用姿态矩阵描述姿态,将传统大、小失准角条件下的强非线性、线性滤波对准问题统一转化为一个线性滤波问题;然后,采用矩阵形式卡尔曼滤波对状态进行估计,得到一种线性矩阵滤波对准算法,可以在任意失准角、无初值条件下完成对准;最后,推导姿态矩阵正交约束条件下滤波算法的最优实现。仿真结果表明,算法适用于任意失准角下的传递对准,在摇摆运动下,可以在10 s内完成快速传递对准,水平精度达到0.02°(误差均方根)以内,航向精度达到0.03°(误差均方根)以内。 相似文献
214.
利用中国原子能科学研究院100 Me V质子回旋加速器(CY CIAE-100)的单粒子效应辐照装置,测量了典型静态随机存储器(SRAM)的质子单粒子翻转截面;利用Space Radiation 7.0软件计算了卫星搭载该器件在典型轨道条件下运行的在轨错误率;同时研究了航天器在不同轨道高度、轨道倾角和屏蔽条件下对质子单粒子效应引发的在轨错误率的影响。计算结果表明:航天器运行于地球同步轨道高度及以下时,质子单粒子效应引发的在轨错误率均高于重离子的,最高可相差3个数量级左右。 相似文献
215.
为确保碳化硅(SiC)功率器件在过载、短路等工况下能安全可靠地工作,必须充分认识SiC器件的短路机理。首先对SiC MOSFET硬开关短路故障下短路电流原理进行了分析,在此基础上对不同电路参数对SiC MOSFET短路特性的影响进行了对比分析,揭示了短路特性的关键影响因素,并对Si与SiC MOSFET短路能力和器件恶化机理进行了对比分析,从而为设计SiC MOSFET短路保护电路提供一定的指导。 相似文献
216.
217.
研制高频高压正弦压力发生器,测试航空航天用压力传感器在高频高压工况下的动态性能是确保发动机优化测试和控制系统有效的关键。为解决现有平面扫掠型正弦压力发生器存在频率和压力受限的问题,提出了一种径向活塞式正弦压力发生器的原理及结构设计,并进一步基于任意拉格朗日欧拉法进行数值仿真,计算其正弦信号在不同压力和不同工作频率下的动静幅值比与失真度,以及优化压力传感器的安装位置。结果表明:设计的径向活塞式正弦压力发生器应确保0.2~8.0 MPa的工作压力和200~10 000 Hz的正弦压力工作频率,正弦压力动静幅值比优于20%,可应用于航空发动机、汽轮机等领域的动态测试。 相似文献
218.
采用碳纳米管薄膜(CNTF)作为电加热元件,研究碳纳米管薄膜对玻璃纤维增强树脂基复合材料结构表面的除冰性能,同时研究其电热性能。SEM14μm左右。XRD表明CNTF样品为微晶结构,结晶度差且含有少量杂质。空气环境通电,升温速率和最高恒定温度随输入电压增大而迅速提高。输入电压为5 V温度95℃。在四次电热循环后,其表面电阻略有升高,均值从2.795Ω到3.870Ω。在9 V输入电压下,CNTF被迅速烧断,CNTF样品电流承载极限在1.8 A左右。利用其焦耳热性能进行除冰,质量为20 g冰块在树脂基玻璃纤维复合材料样品的表面脱落时间为240 s。表明CNTF在飞机除冰领域具有潜在应用价值。 相似文献
219.
基于深度学习的人工智能图像分类方法研究是当前计算机视觉领域的研究热点。面向深度学习中的Softmax图像分类方法,首先回顾了图像分类技术的发展历程,接着介绍了图像识别技术中的分类器,并解释了Softmax回归函数的分类实现原理。基于Softmax回归分类器的应用,详细阐述了多种图像分类技术,具体包括浅层神经网络、深度置信网络、深度自编码器和卷积神经网络。同时,对比介绍了各种级联模型的具体结构、训练方法、实际应用、分类效果以及优缺点。最后,从Softmax回归分类器、深度学习网络模型和高维数据分类三个方面对基于Softmax回归分类器的深度学习模型在图像分类方面的发展与应用前景进行了展望。 相似文献
220.