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611.
大型空间机械臂关节用大传动比多级行星齿轮传动的复杂性给刚度分析和减小质量都带来了困难,用传统的有限元法进行关节刚度分析还需解决复杂的建模问题。文章针对上述问题,采用集中参数法和刚度串联原理建立了复杂传动系统关节等效刚度的计算模型,分析了各级齿轮扭转刚度对关节总扭转刚度的影响,为空间机械臂大传动比关节的轻量化高刚度优化设计提供了技术途径。 相似文献
612.
为适应微小卫星发展的需求,提出了基于线阵电荷耦合器(Charge Coupled Devices, CCD)的N字形狭缝数字太阳敏感器研究方案,以减小系统功耗并降低系统复杂度。该方案通过采用带有N字形狭缝的光线引入器以及单个线阵CCD作为光线探测器,实现了太阳敏感器对两轴太阳角的精确计算。提出利用迭代算法和修正系数对系统折射误差进行修正的方法,进一步结合质心算法,能够快速准确修正系统误差,提高系统精度和分辨率。N型数字太阳敏感器视场角可达(±60°)×(±60°),在整个视场范围内定姿精度优于0.1°,功耗 300mW。该数字太阳敏感器具有低功耗、大视场角和高精度的特点,设计、算法均大大简化,实现了太阳敏感器的微型化,在各种微小卫星上有广阔的应用前景。 相似文献
613.
动态环境下飞行器在线航迹规划问题的难点在于规划方法需要适应飞行环境的动态变化,以及规划快速性与准确性之间的矛盾。在综合分析动态环境下航迹规划问题特点的基础上,提出了一种在线航迹规划的滚动优化方法。采用模型预测控制对指令航迹进行滚动优化。通过引入新的末端惩罚项,构建了一种更能反映未来段航迹偏离程度的性能指标,使飞行器能够对未来段参考航迹的航向变化提前作出反应。相比传统的固定时域的规划方法,规划的快速性和准确性同时得到了提高。仿真结果表明,该方法能够在动态环境下在线生成较精确的指令航迹,引导飞行器以较小的偏差沿参考航迹飞行。 相似文献
614.
利用ACE和WIND卫星2007年1月6日的联合探测, 在1AU附近发现了一个等离子体密度极低的Petschek-like重联喷流区. 该喷流区内部出现了非常明显的Hall双极磁场、等离子体密度下降区以及与Hall电流相符的低能段电子投掷角分布. 这些特征与重联离子扩散区的Hall效应非常吻合, 说明很可能在太阳风中观测到了一个离子扩散区. 分析表明, 与之相关的磁场重联为准稳态快速完全反向重联, 其扩散区以一对慢模波为边界, 空间尺度达到80个离子惯性长度, 表现出了大尺度重联的特征. 相似文献
615.
616.
617.
618.
应用有限差分法时遵循贴体坐标系下离散等价方程的离散准则,格式中仅用到当地网格点的坐标变换系数,据此可以构建新的非结构网格有限差分法,数值算例表明在空间二维情况下用连接离散点的3条网格线构造出来的一阶迎风格式可以稳定收敛。把这种非结构网格有限差分法推广到三维,在4条网格线基础上进行离散计算,然后提出一种局部区域多重网格、重复计算的新算法。首先在包含物体的整个区域采用直角坐标系下的均匀网格进行计算,然后消除物体内部点对物体外部流场区域的影响,最后在物面和直角网格之间很小的局部区域填补非结构网格进行计算,计算过程类似于中国传统的扎染工艺。处理流场内存在曲面物体边界问题时,相较于常规结构网格差分算法,扎染算法尽管在计算中包含需要特殊处理的无用网格点,也存在重复计算的局部区域,但是以这些计算能力的浪费为代价,换取了编程简便、内存量小、网格生成快捷、易于扩展网格规模等优势。定性分析表明,这种扎染算法非常适合研制大规模并行计算,建立的计算流体力学应用软件可以充分发挥数十万至百万处理器核心的超级计算机的效能。 相似文献
619.
航天器遥测数据的实时异常检测对于航天任务具有重要意义。以往方法大都考虑规则采样且缺失率较低的时序数据,然而航空时序数据具有维度大、噪声多、缺失率高、采样间隔不规则等特点,因此异常检测任务较为困难。针对非规则采样且具有缺失值的多维航空时序数据提出非规则采样多维时序数据异常检测(IMAD)算法。首先,采用带有可训练迟滞项的门控循环单元(GRU-D)对缺失值和非规则采样的时序数据进行建模;然后,采用变分自编码器建立随机性模型,学习正常时序数据的分布,从而对噪声数据具有鲁棒性;最后,利用基于极值理论的自适应阈值确定法确定合适阈值进行异常检测。结果显示,在两个真实航空时序数据集上,IMAD具有超出当前最新异常检测算法的性能;多个实验表明,IMAD在缺失率、参数以及数据集变化时,能够维持较好的异常检测效果,具有较强的鲁棒性。 相似文献
620.
针对航天器精确预测与健康管理的需求,将粒子群算法、模糊数学与支持向量机的优势相结合,提出了一种粒子群模糊支持向量机预测方法。针对某卫星南帆板输出电流参量的预测实例,设计了总平均绝对误差、总平均绝对百分比误差、总均方根误差三个预测结果评价指标,对不同步长情况下的预测结果进行了比较,证明了粒子群优化模糊支持向量机预测方法的有效性。通过对比粒子群优化模糊支持向量机模型、灰色粒子群神经网络优化模型、粒子群神经网络模型、灰色模型预测的总平均绝对百分比误差,结果证明粒子群优化模糊支持向量机的预测精度和效率较高,在航天器参量预测领域具有较好的应用前景。 相似文献