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851.
回收舰载机需要精确的终端路径和姿态控制,舰载机线性小扰动模型是这一阶段系统分析和控制器设计的必要工具,它需要足够准确地描述在主要操纵输入和进场路径大气紊流作用下舰载机的动态特性。首先使用代数线性化方法建立舰载机终端进场纵向运动的小扰动模型,仿真证明该模型能精确描述无风条件下进场舰载机对控制指令的响应,但通常的建模气流扰动影响的方法不能正确反映舰尾大气紊流对舰载机进场速度的干扰。针对该问题,重点研究了垂向风引起的进场舰载机轨迹方向上的力瞬变,提出了量化舰载机地速扰动的表达式以优化线性模型参数。最后,通过完成舰载机动力学模型在不同风场下的开环仿真以及在舰尾流场中的终端进场闭环仿真,验证了改进的线性模型的有效性,表明它适用于复杂流场下着舰控制系统的性能分析和设计。 相似文献
852.
基于流动显示的翼尖涡不稳定频率测量 总被引:2,自引:0,他引:2
翼尖涡涡核振荡频率的准确测量是翼尖涡控制技术得以有效实施的重要前提。采用流动显示方法,研究了椭圆机翼翼尖涡在低雷诺数条件下的不稳定特性。分别采用单点谱分析和动力学模态分解技术,从流动显示图像序列中提取了涡核振荡的短波不稳定模态的频率,2种方法得到的频率相对误差最大不超过5%。研究结果表明:涡对的空间运动通常展现出长波与短波模态的耦合,涡核的高频短波振荡耦合在低频长波摆动中,以前者为主要含能模态;短波不稳定性的无量纲振荡频率随雷诺数的增大而增大、随机翼攻角的增大而减小。 相似文献
853.
小行星表面形貌测绘是深空小行星探测的首要任务。提出了一种适应探测器抵近观测的立体视觉在线测绘小行星形貌的方法,即先由立体相机获得所摄重叠区的三维地形,再用前后立体模型的连接点将各个独立模型连成一个完整地形信息,经整体最小二乘平差,确定小行星的形貌模型及特征;同时提出了一种基于等值线分析的撞击坑特征提取方法,即通过提取、分析地形等值线识别出地形中撞击坑特征。实验结果显示,本文所构建的原型系统能够快速重建出探测区域的三维地形,并识别出地形中撞击坑特征,证明了所提方法具有实用性。 相似文献
854.
855.
多子阵稀疏交错共享孔径阵列天线是实现多功能阵列天线设计的有效途径。提出了一种基于子阵激励能量匹配的多子阵稀疏交错优化方法。根据均匀线阵激励与其方向图之间存在的傅里叶变换关系,该方法首先通过快速傅里叶变换(FFT)获得特定方向图的激励频谱能量分布,然后分析均匀线阵目标方向图频谱能量的分布特征,采用交叉选取子阵激励的方法,确定各子阵单元位置,使得阵列天线单元激励能量均匀分配,从而确保各子阵方向图近似一致。在此基础上通过迭代FFT的方法降低各子阵天线方向图旁瓣峰值(PSL),实现低旁瓣,同性能的多子阵交错共享孔径阵列天线设计。仿真研究与实验表明,通过本文提出多子阵交错方法设计的共享孔径多稀疏交错子阵具有运算量小、孔径利用率高、各子阵峰值旁瓣电平低且拥有相似方向图的优点。利用子阵交错的方法,通过控制各子阵主波瓣指向,能轻松实现多波束指向的多功能阵列天线设计。 相似文献
856.
857.
基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法翼型设计 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于细菌觅食性的改进粒子群优化算法。该算法以粒子群优化算法的社会模型为基础,添加了个体之间的交流项,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,同时,引入了细菌觅食算法中的趋化和驱散机制,使得算法能够有效地跳出局部最优。函数测试结果表明,该算法显著地提高了粒子群优化算法的寻优性能,并将该算法应用到了翼型设计之中。 相似文献
858.
高性能半导体激光器温度控制单元的设计 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了半导体激光器温度控制系统的设计,包括高精度温度测量电路和大电流半导体制冷片(TEC)驱动电路以及制冷片保护电路。实验表明系统抗干扰能力强,动态响应速度快,控温效果好,在-40-55℃宽范围内半导体泵浦头温度控制精度可达±0.2℃。 相似文献
859.
面对未来信息化、电子化战争复杂的电磁环境和高速、超高速精确制导武器发展需求,传统GPS/INS组合导航技术很难满足武器性能指标的要求.而GPS/INS深组合导航系统能在高动态和复杂电磁环境下为精确制导武器提供稳定、可靠、精确的导航信息,实现精确制导武器在复杂战场环境下对目标的精确打击.因此GPS/INS深组合技术成为近来人们的研究热点.深组合技术除了传统意义上利用GPS接收机信息修正INS之外,同时,采用INS导航数据还能对GPS接收机载波跟踪环路进行外部辅助,剔除信号中的动态信息,减小GPS接收机载波跟踪环对信号的跟踪范围,压缩环路带宽,提高接收机在高动态环境下工作稳定性和接收机抗干扰性能,以保证组合导航系统的可用性和可靠性. 相似文献
860.
改进的粒子群优化算法在气动设计中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为了提高优化系统的搜索效率,发展出了社会模型这种改进智能优化算法的通用策略,在此基础上,提出了一种基于社会模型的改进粒子群优化(IPSOSM)算法。该算法对社会模型进行了分析并在此指导下,将人工鱼群算法(AFSA)中的聚群行为引入到粒子群优化(PSO)算法中,丰富了粒子之间的优势信息源,增强了粒子的信息共享能力,使得IPSOSM算法能够有效地跳出局部最优。函数测试表明,该算法显著提高了PSO算法的寻优性能。将IPSOSM算法应用到翼型和机翼的气动优化设计之中,取得了良好的结果,从而表明提出的算法简洁有效,具有较好的实用性。 相似文献