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811.
针对拦截机动目标问题,提出了一种新的具有强鲁棒性的非线性变结构末制导律。基于弹目相对运动学的非线性关系,将目标机动作为系统扰动,建立了弹目相对运动的数学模型。并基于零化弹目视线角速率的思想,利用一种新的双幂次趋近律设计方法,得到了非线性变结构末制导律。该方法利用Lyapunov稳定理论,严格证明了制导系统的全局渐近稳定性。数字仿真结果表明,所设计的制导律与比例导引律相比,对高速大机动目标具有很强的鲁棒性和适应性,并能获得良好的制导精度。 相似文献
812.
813.
814.
为研究不同重力环境对空间机构间隙铰链关节磨损的影响,将机械系统摩擦学行为和动力学行为相耦合,建立了磨损与动力学耦合分析模型和数值计算框架。首先采用非线性弹簧阻尼模型作为间隙处接触碰撞力的计算模型,同时采用Coulomb 法来计算运动副间隙处的摩擦力,进而建立了含间隙的机构动力学模型;然后通过基于Archard磨损模型二次开发的ANSYS程序来计算磨损,其中运用节点位移的方法来描述磨损过程。结果表明:当间隙关节转速较低时,重力对于关节轴承的磨损分布和磨损程度的影响很大,轴承出现集中磨损现象,磨损间隙急剧增加,严重影响机构的性能和精度;随着关节转速升高,重力对间隙关节磨损的影响逐渐减弱,轴承的磨损分布、磨损程度和关节最大磨损间隙的增长率将逐渐与微重力环境下趋同。 相似文献
815.
816.
为探索环境温度变化条件下固体火箭发动机药柱温度场的一种简单而有效的技术途径,利用有限元传热分析法,对某固体火箭发动机在温度循环条件下的燃烧室药柱温度场进行了研究。针对不同的药柱结构分别建立了二维和三维传热模型,通过对比计算值与试验测试值可知,与三维模型相比,二维传热计算方法可提高药柱温度场的计算效率,且计算结果与试验测试值吻合度较高,可满足试验预测要求。因此在工程分析中,为快速得到有效的分析结果,可采用二维传热模型分析发动机药柱温度场,其中二维无翼槽模型适于模拟药柱远离翼槽部位的温度场,二维有翼槽模型适于模拟药柱翼槽部位的温度场。 相似文献
817.
蒸汽引射器是冲压发动机试验台用来实现高真空度的重要设备,其工作环境复杂,性能优化较为困难。简化并建立蒸汽引射器的模型,通过Fluent软件对其工作情况进行数值模拟,分析工作状态下引射器内流场变化情况,并利用控制变量法分析引射器中水蒸气含量、工作流体压力、引射流体压力等工况参数对引射器工作能力的影响。通过与试验数据的对比,验证模拟结果的可信度。结果表明:引射流体流量增大时,引射器效率升高;引射流体中水蒸气从0变化到50%时,引射系数由0.45降至0.36。而当工作流体入口压力由1.07 MPa升至1.42 MPa时,引射系数由0.41降低至0.33;引射流体入口压力由12 kPa升至54 kPa时,引射系数由0.12升高至0.43,故在优化设计时应综合2个入口压力的影响。 相似文献
818.
为提升核电池的电学输出性能,提出了利用γ射线结合辐致伏特和辐致光伏两种能量转换机制制备核电池的思路。基于γ射线、AlGaInP半导体PN结和ZnS:Cu荧光材料,制备了四级辐致伏特效应核电池(FRVB)和四级辐致伏特/光伏双重效应核电池(FDEB),研究了不同厚度荧光层所组成的双重效应核电池的电学性能。在X射线辐照下,测试结果显示5种不同厚度荧光层组成的并联结构双重效应核电池的最大输出功率分别为57.26,77.03,116.31,132.85,150.86 nW,性能均优于四级辐致伏特效应核电池。利用蒙特卡罗粒子输运程序MCNP5,模拟计算了光子在四级双重效应核电池中的能量沉积,结果显示荧光层中沉积的能量很少,却显著提升了核电池的输出性能。研究表明:多级结构双重能量转化机制可有效提升核电池的电学性能,为提升核电池性能提供了一种新的研究思路。 相似文献
819.
确定了捆绑火箭POGO振动动力学模型中蓄压器的最佳安装位置,简化了液体捆绑火箭动力学模型。基于AMESim软件搭建捆绑火箭动力学仿真模型,分析了蓄压器的安装位置对捆绑火箭POGO振动系统的系统阻尼比的影响,以及贮箱、直管、泵和推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响。结果表明:蓄压器安装在芯级氧路和助推氧路的系统阻尼比提升最大,POGO振动的抑制效果最好;推力室产生的作用力对系统阻尼比的影响占主导地位,故仅需考虑推力室产生的作用力,以简化捆绑火箭POGO振动动力学模型。该研究可应用于POGO振动的仿真过程。 相似文献
820.
复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献