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201.
针对制导误差分离模型中环境矩阵S存在严重病态性,从而影响分离结果精度问题,提出了一种基于动力系统求解的制导误差分离方法。该方法从分析线性迭代求解方法入手,将具有病态特性的线性方程组求解问题转化为对相应刚性动力系统的求解问题。这里给出了该方法收敛性及其他特性的证明。为了验证该方法效果,在遥外测视速度误差分别为0.01m/s、0.02m/s以及0.03 m/s的条件下,选用PB(Primary Bayesian,主成分贝叶斯)估计方法与其进行比较,数值结果表明,该方法可有效地降低环境矩阵病态性对误差分离结果的影响,且分离结果的稳健性和精度都优于PB估计方法得到的结果。 相似文献
202.
为研究双管脉冲爆轰发动机近场爆轰噪声特性,设计了双管脉冲爆轰发动机爆轰噪声试验测试系统,对不同填充率、不同管间距下的爆轰噪声进行了测量。试验结果表明:随着传播距离的增加,爆轰噪声峰值声压逐渐减小。PDE管口附近,爆轰噪声峰值声压衰减速度最快;距离管口较远位置处,衰减速度逐渐减小。随着填充系数的增加,爆轰噪声逐渐增大,指向性逐渐变缓;距离管口400mm处,60%,100%和140%填充系数下峰值声压级依次为197.95,201.93和204.51d B。不同传播距离处,爆轰噪声指向性不同。当距离管口较近时,爆轰噪声最大值出现在0°方向;距离管口大于2m的区域内,最大值出现在30°方向。不同管间距情况下,爆轰噪声呈现出相同的指向性。管间距越小,爆轰噪声的指向性越明显。 相似文献
203.
204.
205.
考虑到火焰面模型的优点,采用基于RANS的稳态火焰面模型,稳态火焰面/反应进度变量模型和非稳态火焰面/反应进度变量模型对部分预混燃烧室进行了数值计算,并将这三种燃烧模型的计算结果和实验值进行对比研究。发现稳态和非稳态火焰面/反应进度变量模型均成功地预测到了部分预混燃烧中的三岔火焰结构和火焰抬举现象,分析了三岔火焰的形成机理及抬举高度。文中稳态火焰面模型计算部分预混燃烧完全失效,无法捕捉到火焰抬举现象,稳态火焰面/反应进度变量方法计算的火焰抬举高度仅仅为10,基于反应进度变量为水、二氧化碳、一氧化碳和氢气的质量分数之和的非稳态火焰面/反应进度变量方法计算的火焰抬举高度仅为20,和实验值之间的误差为42.8%,而基于反应进度变量为一氧化碳和二氧化碳质量分数之和的非稳态火焰面/反应进度变量方法计算的火焰抬举高度大致32,和实验测量值35非常接近,误差仅为8%。对燃烧热力学标量温度和组分的计算,可以发现非稳态火焰面/反应进度变量方法和实验结果吻合最好,其次是稳态火焰面/反应进度变量模型,最差的是稳态火焰面模型。 相似文献
206.
207.
为保障在卫星与地面之间开展空间量子科学实验的条件,必须为科学实验载荷建立一条星—地高速数据双向传输链路.通过跟踪CCSDS-SLS-NGU(空间数据系统咨询委员会-空间链路业务-下一代上行链路)工作组对NGU的研究进展,结合科学实验卫星有效载荷建立高速上行链路的需求,采用高带宽利用率调制技术、高效信道编码方式及适用的链路数据传输协议,设计了一种传输速率为1Mbit/s、误码率优于1×10-9的高速上行链路方案,并给出星载设备实现方案和地面初步测试结果.该方案在技术体制上兼容已有CCSDS规范,便于地面站及星载接收机实现,完全满足开展空间量子科学实验的需要. 相似文献
208.
209.
为了给各种压气机喘振主动控制器提供验证平台,提出了一个新的旋转失速及喘振模型.该模型在Moore-Greitzer轴流压气机过失速瞬态模型的基础上,考虑了转子动态及旋转失速高阶谐波对压气机气动稳定性的影响,并且在模型中增加了紧连阀作为执行机构.仿真结果表明:随着压气机转速的增加,压气机的失稳行为由旋转失速转为喘振;压气机转速的变化作为系统内部扰动,可能使压气机在节流阀开度较大时便进入气动失稳状态;虽然压气机初始扰动仅含有1阶谐波,但随着旋转失速的发展,高阶谐波强度不断增长而变得不可忽略. 相似文献
210.
基于改进SURF和P-KLT算法的特征点实时跟踪方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对视频序列中运动目标的实时跟踪问题,提出一种基于改进SURF算法和金字塔KLT算法相结合的特征点跟踪方法。首先人工标定目标区域,利用改进的SURF算法分块快速提取具有高鲁棒性、独特性的特征点;然后在后续帧中应用金字塔KLT匹配算法对特征点进行稳定跟踪,采用基于统计的方法剔除错误匹配对;最后利用Greedy Snake分割算法提取轮廓确定更加精准的位置信息,更新目标区域。为使算法更具鲁棒性,还设计了离散点筛选、自适应更新策略。利用飞行视频数据库进行了大量的仿真,结果表明:该算法适用于多尺度图像序列中位置、姿态发生快速变化且结构简单的飞行器的稳定跟踪。帧平均时间为31.8 ms,比SIFT+P-KLT跟踪算法减少47.1%;帧几何中心、目标轮廓面积平均误差分别为5.03像素、16.3%,分别比GFTT+P-KLT跟踪算法减少27.2%、56.9%,比SIFT跟踪算法减少38.6%、68.4%。 相似文献