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991.
提出一种基于贝塞尔曲线的平面机动轨道设计方法。该方法将贝塞尔曲线方程与轨道形状方程相结合,利用得到的复合函数作为轨道方程来对机动轨道进行数学描述;通过约束条件获得可行的机动轨道族,由控制点设计给出具体的优化变量,将累积速度增量作为优化指标函数;并利用优化算法完成参数优化,从而得到最优机动轨道。最后针对设计的机动轨道推力峰值较大的问题,进一步提出了分段贝塞尔曲线法,在降低推力峰值的同时,可进一步降低燃料消耗,并在平面机动转移轨道设计的基础上,通过梯度下降对自由控制点进行修正,解决了考虑时间约束的平面轨道交会问题。 相似文献
992.
整机总体性能仿真是航空发动机及燃气轮机仿真的重要组成部分,在航空发动机及燃气轮机的设计制造和使用全寿命
周期内发挥着重要作用。综合70多年来航空发动机及燃气轮机总体性能仿真的发展成果,梳理了各时期总体性能仿真的发展历
程。从基本方法、模型精细化、求解算法和修正方法等角度,分析了国内外以部件级模型为代表的基于物理机理的总体性能仿真
方法研究现状;探讨了以人工神经网络、支持向量机和深度学习为代表的人工智能算法在总体性能仿真中的应用现状;介绍了机
载模型、机理-数据混合模型和多维度模型基本方法和主要成果。基于目前的研究成果和技术发展趋势,认为航空发动机及燃气
轮机总体性能仿真应向物理机理模型更精细化、人工智能技术更深入和应用模型构建更为规范化的方向发展。 相似文献
993.
994.
利用脉冲星估计星载原子钟钟差是实现卫星自主守时的途径之一。为充分分析基于脉冲星的自主守时系统性能,利用实测的星载原子钟钟差数据和中子星内部组成探测器(neutron star interior composition explorer, NICER)的PSR B1937+21脉冲星的观测数据,对比分析了星载原子钟和脉冲星的误差特性。设计了脉冲星守时系统框架和星载原子钟钟差估计方法。以实测的星载原子钟钟差数据为基础,计算分析了脉冲星守时系统的性能。计算结果表明,若脉冲星的脉冲到达时间(time of arrival, TOA)解算精度为1 μs/30 d,则原子钟钟差估计精度可达到优于1 μs的水平,初步验证了脉冲星守时系统的可行性。 相似文献
995.
针对无人机(UAV)视频中目标易受到遮挡、形变、复杂背景干扰等问题,提出一种基于自适应深度网络的无人机目标跟踪算法。首先,基于主成分分析(PCA)和卷积神经网络(CNN)算法,设计3阶的自适应深度网络进行目标特征提取,该网络对图像的H、S、I通道分别进行主成分分析学习,将得到的特征向量输入网络进行分层卷积,优化了网络结构,提高了网络的收敛速度和精度。其次,将目标深度特征输入核相关滤波算法进行目标跟踪,通过分析相邻2帧图像的变化率,采用分段自适应调整学习率的算法进行目标模板更新,有效地改善目标遮挡问题。仿真实验结果表明,该算法有效地避免了复杂因素干扰导致的跟踪精度下降,具有较好的鲁棒性,相较于全卷积跟踪(FCNT)算法平均跟踪精度提高了9.62%,平均跟踪成功率提高了11.9%。 相似文献
996.
为了获得固体燃料空气涡轮火箭发动机(SP-ATR)中涡轮和压气机的匹配工作特性,建立了涡轮和压气机的工作特性模型,根据SP-ATR转速、功率和背压平衡的工作特点,分别基于涡轮和压气机的工作环境先后采用两种不同的方法完成了二者的匹配。对比两种匹配方法得出结论:(1)基于涡轮的匹配方法与转速稳定过程一致,可确定特定飞行环境中发动机的转速;(2)基于压气机的匹配方法需要条件更少、适用范围更广,可用于特定转速调控方案下驱涡燃气流量的确定。两种匹配方法的计算结果相对Ax STREAM仿真结果的最大误差为10.75%,两种匹配方法的计算结果相差不超过8%。将建立的匹配方法应用于HARM弹自主爬升飞行过程,得到SP-ATR驱涡燃气流量的定量调控规律。 相似文献
997.
Industrial robots are used for automatic drilling and riveting.The absolute position accuracy of an industrial robot is one of the key performance indexes in aircraft assembly,and can be improved through error compensation to meet aircraft assembly requirements.The achievable accuracy and the difficulty of accuracy compensation implementation are closely related to the choice of sampling points.Therefore,based on the error similarity error compensation method,a method for choosing sampling points on a uniform grid is proposed.A simulation is conducted to analyze the influence of the sample point locations on error compensation.In addition,the grid steps of the sampling points are optimized using a statistical analysis method.The method is used to generate grids and optimize the grid steps of a Kuka KR-210 robot.The experimental results show that the method for planning sampling data can be used to effectively optimize the sampling grid.After error compensation,the position accuracy of the robot meets the position accuracy requirements. 相似文献
998.
为提高初始小样本情况下时间序列在线预测的精度,提出了一种结构自适应序贯正则极端学习机(SA-SRELM)。该方法在在线序贯学习阶段,针对不同训练样本规模选择不同的递推方式对输出权值进行更新;同时,在训练样本达到一定规模后,为提高预测模型对系统的动态适应性,在加入新样本的同时对旧样本进行剔除,完成预测模型的训练。利用3种混沌时间序列预测实例对所提方法的有效性进行了验证。最后,将所提方法用于航空发动机排气温度预测中,结果表明该方法相对正则极端学习机(RELM)和序贯正则极端学习机(SRELM)方法具有更好的泛化性能,预测精度分别是二者的约6倍和2倍。 相似文献
999.
1000.