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521.
522.
三维人体运动数据提取的人机交互方法及实验 总被引:4,自引:1,他引:3
提出使用人机交互的方法,通过加工处理现场录像资料,并与计算机图形学技术相结合,整体提取人体的三维运动数据.针对提取过程中的关键环节--数据提取人员,进行了姿态识别精度实验.实验的样本采用计算机图形、图像以及动态画面,实验结果表明识别精度良好.最后介绍了对运动数据的加工转化过程. 相似文献
523.
微型涡喷发动机顶层设计研究 总被引:26,自引:15,他引:11
对微型涡轮喷气发动机的顶层设计问题进行了研究。首先分析了发动机尺寸对性能的影响,揭示了微型发动机推重比具有与尺寸成反比提高的潜力。基于各相关学科近期能达到的技术水平,选择了微型发动机尺寸并提出了初步设计方案。对微型涡喷发动机的压比、燃烧室出口温度和各部件效率等设计参数进行了单变量和双变量分析,得到了这些参数对推力、耗油率等性能的影响规律。提出了一个能简便准确地判断微型发动机顶层设计方案是否能产生推力的判别准则,并得出了高、中、低性能的三种气动热力参数顶层设计方案。 相似文献
524.
使用基于有限体积法和分区结构化网格划分的高分辨率数值方法,计算得到了两种吸气模式激光推力器模型在加速度为10 m/s2的发射过程中,其冲量耦合系数随海拔高度的变化规律。不考虑来流速度和空气补充时,高度特性计算结果与实验吻合得很好。结果表明:推力器与空气具有相对速度时,冲量耦合系数整体明显减小,导致激光推进单级入轨发射由吸气模式向火箭模式的切换点由目前预测的20~30 km明显下移至10~20 km;经过进气道增压处理后,冲量耦合系数大幅度提高,为了增大吸气模式的工作高度范围,进气道设计是必不可少的关键技术之一。 相似文献
525.
由于天基雷达覆盖范围广、探测背景复杂,雷达回波会呈现出明显的非均匀特性,从而导致杂波协方差矩阵(clutter covariance matrix, CCM)估计与实际情况出现偏差,从而恶化天基雷达对空中动目标的检测性能。针对上述问题,提出了一种基于相对马氏距离的非均匀样本抑制方法,该方法首先计算所有样本的广义内积(generalized inner product, GIP),在此基础上选取一个合适的样本作为参考。通过比较场景中所有样本与参考样本的马氏距离,将相对马氏距离大于判定门限的样本作为非均匀样本剔除。用筛选后的样本进行杂波协方差矩阵估计,从而提高天基雷达在复杂环境下对空中动目标的检测性能。理论分析和实测数据结果表明,所提算法能够在非均匀环境下有效检测出空中动目标。 相似文献
526.
为了应对国际电信联盟对卫星频轨资源的相关规定,卫星运营商可能会选择将卫星送至另一个不同的轨位并连续保持90天来启用该位置的频率指配.这种变轨行为称作"占频保轨",是一些同步通信卫星的常规操作.本文以国际通信组织的INTELSAT系列卫星为研究对象,基于双行根数(TLE)和SGP4/SDP4模型计算了 67个INTELS... 相似文献
527.
一种模糊故障树的定量分析方法 总被引:1,自引:0,他引:1
首先从工程应用的角度研究了如何确定基本事件的模糊数的问题,并推导出相应的基本模糊算子,然后给出了一种适用性广、工程性强的模糊故障树定量分析(FFTQA)方法.最后,结合工程实例阐述该方法的应用. 相似文献
528.
缝合复合材料T型接头拉伸载荷下的有限元数值模拟 总被引:1,自引:0,他引:1
利用ABAQUS软件对拉伸载荷下的缝合T型接头进行建模与分析,采用基于内聚力模型(CZM)的黏聚接触方法来模拟筋条与蒙皮的脱粘行为,以基于细观力学的非线性弹簧模拟缝线在上下界面的增强作用。在模型基础上对缝线直径进行参数化分析,研究其对T型接头拉伸性能的影响。结果表明:随缝线直径增大,接头极限破坏载荷提高,即拉伸承载能力提高。有限元分析结果与试验值吻合较好。值得注意的是,当缝线直径增大到1 500旦尼尔时,模拟结果与试验数据存在10.4%的误差,这是因为模型未考虑缝合对层合板面内性能的影响,忽略了缝线可能造成的材料损伤。考虑到T型接头在拉伸载荷作用下的破坏模式主要是I型和Ⅱ型破坏,因此宜采用二维有限元模型进行参数化分析,计算效率高并且与试验结果吻合较好。 相似文献
529.
针对干扰弹在作战过程中所遇到的强非线性的干扰、模型不确定性的影响等特性,提出了一种模糊线性/非线性自抗扰切换控制器。首先,以干扰弹滚转运动模拟装置为研究对象,分别建立了以飞轮角速度为被控量、滚转角为被控量的数学模型;提出了用模糊规则改进线性/非线性自抗扰切换控制条件,进而实现更为平稳的模糊软切换;然后选择采用飞轮角速度线性自抗扰控制内环和滚转角模糊线性/非线性自抗扰切换控制外环的双闭环控制策略;最后,搭建了系统的仿真模型与实验平台。仿真与实验结果都表明该控制器兼具了线性自抗扰与非线性自抗扰的优势,具有较高的实际应用价值。 相似文献
530.
针对辅助动力装置(APU)控制系统传感器故障,提出了一种基于协方差优化集成极限学习网络(COSELM)的传感器智能解析余度方法。该方法能够根据在线序列预测误差的最小方差来自适应更新单个在线序列极限学习机的权重系数,发挥和权衡各个学习模型的优势,通过提高模型算法的稳定性和泛化性,改善传感器智能解析余度的精度。通过在某辅助动力装置控制系统传感器解析余度的验证表明,提出的COSELM方法可以解决传感器在发生偏置故障时的信号重构问题,重构误差不超过1%,适用于不同辅助动力装置个体,为其提供可靠的解析余度。 相似文献