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371.
372.
二元高超声速进气道不起动状态的信号特征及预警 总被引:3,自引:1,他引:2
对高超声速进气道的不起动进行了研究,首先给出了某二元高超声速进气道由起动到不起动全过程的壁面压强信号历程,并利用短时傅里叶变换(STFT)和小波变换(WT)方法对不起动过程中壁面压强信号的时-频特性进行了分析,然后采用累积和(CUSUM)和最大似然比(GLR)变化检测算法,对高超声速进气道的喘振现象进行了预测。研究结果表明,高超声速进气道喘振发生时,壁面压强信号的时-频特性存在显著改变,能量谱密度(PSD)分布出现了有规律的集中,其基频在200~340 Hz范围,并随着堵塞度(TR)的增加而增加。另外,在喘振发生前,进气道收敛段的下壁面附近存在大尺度的分离包,其有规律的尺度变化和前后移动导致了明显的壁面压强脉动特征,因此可作为一种前兆来预测喘振现象的出现。在本文条件下,两种变化检测算法均可在大喘发生前约220 ms发出警报,表明了该喘振预警思路的可行性。 相似文献
373.
考虑日月引力对卫星轨道的扰动影响,分析了大椭圆轨道(HEO)倾角漂移规律,推导了小倾角HEO轨道的倾角长期漂移解析公式。结合HEO轨道倾角保持要求,给出了相应倾角控制策略。以STK为比较验证软件平台,经仿真分析与比较可知:文中推导的小倾角HEO轨道的轨道倾角解析公式较STK计算偏差在5%以内,验证了解析公式正确性;基于推导的倾角长期漂移解析公式,进行了倾角控制仿真,仿真结果表明了控制策略的有效性,并同时体现了倾角长期漂移解析计算公式在工程中的作用。 相似文献
374.
一种航天器姿态快速机动及稳定控制方法 总被引:2,自引:0,他引:2
针对具有挠性太阳翼板和包括测量噪声、力矩噪声等系统噪声在内的复杂卫星对象,基于特征模型的自适应控制方法,结合多变量跟踪维持控制、逻辑积分控制、逻辑微分控制,设计卫星快速机动快速稳定控制器;进行了实例仿真,仿真结果表明提出的控制方法能够保证卫星高精度的快速机动和稳定控制能力。 相似文献
375.
通过大量的焊接工艺试验、分析及工艺评定试验验证,确定了15CrMoR+In—coloy825复合板焊接及在15CrMoR基体上堆焊Incoloy825复合层最佳的焊接工艺规范参数及焊接工艺方法。熔敷金属(包括堆焊金属)的力学性能、化学成分及复合层的耐腐蚀性能等各项技术指标均达到了设计要求。 相似文献
376.
传统的基于角色的访问控制(RBAC,Role Based Access Control)主要依靠对主题赋予相应的角色来实现对资源的保护,在权限控制时没有考虑执行的上下文环境,也没有考虑在系统中的用户是如何组织和管理的.为了适应应用环境的动态要求,并且方便用户的管理,提出了基于上下文感知和用户组的访问控制(RGBACC,Role and Group Based Access Control with Context)模型,RGBACC将上下文感知和用户组管理加入到RBAC模型中,从应用环境中获取与安全相关的上下文信息来动态地改变用户的权限,并且可以对具有统一职能的用户进行统一管理,同时还保留了传统RBAC模型的优点. 相似文献
377.
卫星地面站系统任务调度的动态规划方法 总被引:3,自引:1,他引:2
卫星及其应用系统任务调度问题是空间资源管理的重要内容之一, 文章针对单天线地面站系统任务调度问题, 在可视时间窗口的约束条件下, 考虑任务权重和地面站天线转换时间, 以最大化完成任务权重之和为目标, 建立了调度模型; 提出了基于动态规划的模型求解算法; 并给出了示例, 验证模型和算法。 相似文献
378.
大功率、高转速、高扬程涡轮泵振动分析与减振研究 总被引:1,自引:1,他引:0
比功率和能量密度都很高的火箭发动机涡轮泵,工作时引起振动的基本原因之一是较大的损失功作用在质量较小的产品上,减振必须是以提高组件的效率降低其振动比载荷为首选措施,同时改变其刚度与强度。组件中动、静件叶片之间的能量转换是引起流体压力脉动的主要原因,避免压力脉动的频率与转子转动的倍频耦合,特别是较低的倍频,是降低产品耦合振动的关键。流体密封间隙内的激振力对产品振动的影响很复杂,但激振力的主频与转子的某一固有频率接近时,将会对转子激起很大的振动,改变密封间隙内流体激振力的频率是抑制流—固耦合振动的主要方向。 相似文献
379.
380.
研究基于深度学习技术的无人机航拍图像目标检测算法,首先介绍目标检测算法SSD(Single Shot MultiBox Detector),并对其特征提取网络进行改进,采用稠密特征提取网络替换原网络的主干特征提取网络,提高算法的特征提取能力,从而提升了算法的检测精度。针对网络实时性问题,在算法中引入分组卷积,极大地减少了网络参数量,提升了网络推理速度。为解决训练中出现的正负样本不均衡问题,利用焦点损失(Focal Loss)改进了原算法的损失函数,进一步提升了网络的收敛速度和精度。最后,通过仿真验证了改进算法在目标检测精度上的优越性。 相似文献