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271.
Al/Mg阻抗梯度材料超高速撞击机理数值仿真研究 总被引:1,自引:1,他引:1
文章采用数值仿真方法研究了Al/Mg阻抗梯度材料在超高速撞击下的响应过程,分析了冲击波在阻抗梯度材料中的传播规律,计算了撞击过程中的能量耗散情况,并与弹丸撞击铝合金靶的结果进行了比较。研究结果表明,相对于铝合金材料,Al/Mg阻抗梯度材料:1)延长了冲击波的传播时间,使峰值压力脉冲的比冲量提升了30%~50%;2)提高了塑性功和内能转化量,使不可逆功增加了10%。由此证明阻抗梯度材料的防护性能优于铝合金。 相似文献
272.
文章针对舰载无人机在着舰回收过程中,由于海浪颠簸对引导系统高度测量严重干扰的问题,利用四元数导航算法提出了一种新型的舰载无人机回收系统测高方法。首先采用捷联惯导测高系统设计方案,同时利用微机械的惯性测量组件,提高系统的可靠性和集成度;然后,利用四元数导航算法求取各个姿态方位参数,再用旋转矢量法补偿不可交换性误差,推导出舰船甲板的升沉高度实际值,为克服传统纯惯导测量算法的不稳定性,提出一种具有三阶阻尼特性的互补滤波器算法,并在测量系统输入端加入巴特沃斯滤波器去除杂波干扰,得到需要测量的高度变化值。最后,通过对比传统纯惯性方法下测高系统输出值、加入真实气压表互补滤波后测高系统输出值和加入零均值阻尼信号互补滤波测高系统输出值,三种不同情况下的仿真结果,验证了所提方案的有效性。 相似文献
273.
274.
一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对组合导航中标准卡尔曼滤波容错性能不足的问题,提出一种基于遗传RBF神经网络的智能容错滤波算法,其基本思想是通过RBF网络自动调节滤波增益来控制不确定性噪声的影响,进而提高滤波容错性。在RBF神经网络中,隐层单元与核函数宽度的选取对网络的性能具有重要影响,进而利用自适应遗传算法对其隐层单元数及核函数宽度进行了优化,隐层单元中心和输出层连接权值分别由K-均值聚类和最小二乘算法确定,最后得到精度较高且结构优化的RBF网络。为检验方法的应用效果,以SINS/GPS组合导航系统为例进行了仿真验证,实验结果表明遗传RBF网络容错滤波算法能在满足导航精度和计算量增加较小的前提下,比标准卡尔曼滤波具有更强的容错能力,由此也说明了方法的有效性。 相似文献
275.
为了解决卫星对逆轨来袭动能拦截器的末段防御问题,提出了一种卫星轨道机动规避策略。首先建立了拦截器攻击区的概念,分析了攻击区的特性,具体推导了攻击区的估算方法。在此基础上,根据卫星机动对拦截器攻击区的影响,提出了卫星的轨道机动规避策略。最后,对所提出的攻击区估算方法和卫星轨道机动规避策略进行了仿真验证。仿真结果表明,在拦截器推进剂充足和滚动角稳定值已知的条件下,所提出的攻击区估算方法比较准确;卫星的轨道机动规避策略有效可行。所提出的规避策略对处于攻击区内不可逃逸圆外的卫星,可以保证其以最短的机动时间成功规避拦截器的攻击,对处于不可逃逸圆内的卫星,也可以保证其具有最大的成功规避概率。 相似文献
276.
277.
宋岩 《北华航天工业学院学报》2013,23(2):23-25
现今旅馆建筑设计形成了一种新的潮流。除了观念上和商业上的标准在适应顾客群的新要求刺激下,旅馆设计的总体质量在逐步提高,成为特殊的公共空间,是社会活动的聚会点,包含了节日宴会、会议、贸易洽谈、餐饮、购物和健身等各种服务和娱乐设施。本文作者以自身角度出发,根据自己在工作中实际工程案例,从旅馆的使用性质、使用特点、经济效益等方面提出了自己的看法和意见。 相似文献
278.
Multi-sensor image matching based on salient edges has broad prospect in applications, but it is difficult to extract salient edges of real multi-sensor images with noises fast and accurately by using common algorithms. According to the analysis of the features of salient edges, a novel salient edges detection algorithm and its rapid calculation are proposed based on possibility fuzzy C-means (PFCM) kernel clustering using two-dimensional vectors composed of the values of gray and texture. PFCM clustering can overcome the shortcomings that fuzzy C-means (FCM) cluster- ing is sensitive to noises and possibility C-means (PCM) clustering tends to find identical clusters. On this basis, a method is proposed to improve real-time performance by compressing data sets based on the idea of data reduction in the field of mathematical analysis. In addition, the idea that kernel-space is linearly separable is used to enhance robustness further. Experimental results show that this method extracts salient edges for real multi-sensor images with noises more accurately than the algorithm based on force fields and the FCM algorithm; and the proposed method is on average about 56 times faster than the PFCM algorithm in real time and has better robustness. 相似文献
279.
280.