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181.
以常规结构电火工品为研究对象,在分析电磁环境对火工品作用机理的基础上,采用ANSYS HFSS电磁仿真软件建立火工品电磁模型,按照GJB 786-89《预防电磁场对军械危害的一般要求》加载典型电磁能量,从感应射频电流和损耗功率2个层面,分别研究电磁环境对电火工品的安全性影响,并给出仿真结果。 相似文献
182.
目前国内飞机结构疲劳耐久性评定通常采用规范谱和飞机典型设计任务剖面相结合来编制疲劳试验载荷谱,对全机完整结构进行考核,这将耗费巨大的成本和周期,也因此全机疲劳试验成为型号机体结构设计验证最后以及最复杂的一环。对于以经济性为主要研制要求的正常类飞机,为了推进型号研制工作和取证进度,需要缩减全机疲劳试验的成本和周期。在CA42型飞机适航取证的全机疲劳试验工作中,依据FAA认可的规范谱编制了疲劳试验谱,将疲劳考核目标由整机结构调整为机体主要承力结构,并相应简化了全机疲劳试验载荷加载方式,形成了一种高效的全机疲劳试验方法。通过该方法,CA42飞机全机疲劳试验仅耗时两月,试验成本主要为工时,有效的推进了适航取证工作,并缩减了研制成本。 相似文献
183.
对调频连续波(FMCW)合成孔径雷达(SAR)地面运动目标的参数估计方法进行了研究,采用相位中心偏置天线(DPCA)技术对地杂波进行抑制,分析了载机及地面运动目标连续运动对回波信号的影响,推导了采用DPCA技术引入的回波慢时间包络(STE)项与地面运动目标参数之间的关系。在此基础上,提出了一种地面运动目标谱图域参数估计方法,该方法首先利用Radon变换在谱图域估计导致回波信号距离走动的目标等效径向速度,并对距离走动进行校正;其次,在谱图域中提取运动目标回波幅度,根据STE项引起的回波幅度变化与目标方位向速度之间的关系,估计目标的方位向速度,并进一步求解相应的目标径向速度。所提方法能够在谱图域完成地面运动目标二维速度估计,最后的仿真实验验证了所提方法的有效性和可行性。 相似文献
184.
基于全局灵敏度分析的侧向气动导数不确定性对侧向飞行载荷的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
考虑飞行载荷计算中使用的气动导数存在不确定性,利用基于方差的全局灵敏度分析(GSA)方法,结合偏航机动的动力学模型,分析了侧向气动导数不确定性对侧向飞行载荷的影响。以某型飞机为例,运用该方法得到侧向气动导数的全局灵敏度排序。结果表明:侧滑角、阻尼贡献的垂尾侧向载荷及垂尾侧向总载荷受全机侧力系数对侧滑角导数的影响最大,受航向静稳定导数及方向舵操纵效能的影响次之;方向舵偏度贡献的垂尾侧向载荷只受全机侧力系数对方向舵偏度导数的影响;无尾飞机侧向载荷主要受航向静稳定导数、方向舵操纵效能及无尾飞机侧力系数对侧滑角导数的影响;偏航阻尼导数基本不影响各侧向飞行载荷。同时也验证了方法的有效性,对提高飞行载荷的计算精度有一定的指导意义。 相似文献
185.
一种步进频率信号认知雷达波形优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
认知雷达常用于完成探测、跟踪、成像及识别等多重任务,为提高其综合性能,需兼顾多方面因素研究其波形优化设计问题。基于此,提出一种基于压缩感知(CS)RIPless准则的步进频率信号认知雷达波形优化设计方法。首先,建立了目标回波信号稀疏模型,分析了其与发射信号模糊函数之间的关系。其次,根据模型中观测矩阵的构造,基于RIPless准则,将波形设计问题转化为概率分布的互相干参数及其协方差矩阵的条件数的优化问题,从而通过自适应寻优算法,获得优化的步进频率信号脉冲重复时间间隔序列和子脉冲频率序列。相较于传统方法,所提方法在信号发射与接收之间形成了信息实时反馈和信号优化重构的闭环,在高概率准确重构目标径向一维距离像的同时,也实现了发射信号模糊函数的优化。最后,仿真计算验证了所提方法的有效性。 相似文献
186.
基于金相显微镜观测的针刺C/C复合材料细观结构,考虑材料内部纤维的真实分布,建立了针刺C/C复合材料单胞模型。采用Linde失效准则,考虑纤维渐进损伤对材料进行了刚度折减,通过引入周期性位移边界条件,对针刺C/C复合材料的拉伸破坏进行了有限元法(FEM)数值模拟,分析了单胞模型的渐进失效过程,并预测了材料的拉伸强度。开展了针刺C/C复合材料拉伸试验,采用扫描电子显微镜(SEM)观察了材料的断口形貌,数值预测结果与试验吻合良好。针刺C/C复合材料受拉伸载荷后发生准脆性断裂,拉伸应力-应变曲线呈双线性,0°无纬碳布发生纤维断裂和基体开裂破坏,90°无纬碳布出现横向基体劈裂,最终断裂发生在针刺纤维与面内无纬碳布交叉区域。 相似文献
187.
188.
189.
无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献
190.