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硝胺固体推进剂燃烧性能计算的神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
传统的燃烧模型致力于对固体推进剂燃烧的物理化学过程的数学描述,其发展往往受到对推进剂燃烧机理认识程度的限制,本文利用误差反转(BP)神经网络建模的方法建立了硝胺固体推进剂燃烧性能及其影响因素(硝胺含量、压强、硝胺重均粒径)的定量关系,而不考虑燃烧的具体过程,根据此定量关系对硝胺固体推进剂燃烧性能的计算表明,计算结果和实验值吻合得较好,这为推进剂配方的计算机辅助设计提供了一种新方法。 相似文献
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一种适用于动态姿态测量的换星方法 总被引:1,自引:0,他引:1
利用GPS双差载波相位能够进行高精度的相对定位,进而确定载体姿态.该双差模型要求解算过程中接收机对初始历元的可见星进行持续跟踪,因而在卫星"落下"和"升起"时,往往需要重新初始化,使得实际应用中定姿效率受到影响.本文基于单差裁波相位观测方程提出一种实用的换星算法,该算法通过动态调整待求的整周模糊度向量,能够有效地处理卫星的"落下"和"升起",以及参考星的变换,保证整个姿态测量过程中算法的连续性,最大程度地利用了所有时刻可见星的观测信息,进一步提高了姿态解算的精度,缩短了初始化时间,提高了解算效率,对于动态姿态测量系统的实际应用具有重要意义.实际测试表明,新的换星算法是有效的. 相似文献
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航空发动机叶片的工作环境极其恶劣,表面会出现各种类型的损伤。在损伤早期进行表面检测能够有效预防因损伤扩展导致的叶片失效断裂。发动机叶片表面损伤的检测和评估主要由人工操作,严重依赖工作经验,但人工检测不仅效率低下,而且检测结果容易受到人为因素的影响。为了高效、高精度地检测发动机叶片表面损伤,从叶片失效形式出发,综述了发动机叶片在停放和运行2种状态下的损伤机理,并重点阐述了涡流检测、渗透检测等常用于叶片表面损伤检测的方法。总结了基于机器视觉的检测技术,分析机器视觉检测面临数据集稀缺和单一性的挑战,认为收集大量数据并进一步完善评估标准是未来发动机叶片表面损伤检测系统研究的重点方向。 相似文献