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321.
为了研究高应变率载荷对于碳纤维增强树脂基复合材料变形破坏行为的影响,通过应变率修正式对复合材料的刚度与强度进行修正,建立了可考虑应变率效应的复合材料损伤数值模型,采用该模型对不同应变率条件下层板结构的面内破坏行为进行了模拟并与文献实验进行了对比分析。计算结果表明:本文所构建的数值模型可以有效预测树脂基层板结构在不同应变率条件下的破坏特征,并在材料刚度与强度硬化现象的预测方面有着较高精度;对于0°、90°铺层主导的试件,由于其力学性能近似为线性,数值模型在强度预测方面获得了较高精度;而对于±45°铺层主导试件,其在不同应变率条件下表现出较强的非线性损伤特性,因此模型在其强度性能预测方面存在一定误差。 相似文献
322.
现有的直升机单机森林灭火训练效能评估方法仅针对取水灭火过程,忽视了其他任务环节对训练效能的贡献,并假设指标间相互独立,因此导致评估指标体系不全面、指标权重分配不合理,评估结果的可靠性低。利用离散事件系统建模理论建立的事件活动流将直升机单机森林灭火训练任务分解成若干相关活动,活动映射法对各活动效能要素进行分析并转化为效能评估指标,最终构建出全面的两维度效能评估指标体系;网络分析法(ANP)的使用考虑了评估指标间具有的依赖和相关关系,对指标权重进行重新合理分配,评估方法更符合问题的实际情况,评估结果更加可信。基于超级决策(SD)软件的案例分析表明,所提出的效能评估方法具有工程应用的可行性和参考价值。 相似文献
323.
针对复杂多变的战场环境,无人机(UAV)在执行任务遇到突发威胁时,提出了一种人机合作的实时航迹规划方法。由人决策和分析威胁信息,给出规避方向和任务紧急程度,无人机据此采用模糊推理的方法,自主解算得到引导点的位置,牵引无人机改变航向,规避突发威胁。仿真结果表明,采用人机合作的实时航迹规划可以将人的智能决策和无人机的快速计算能力有机结合起来,规划更加优化的航迹,能动态调整引导点的位置,可根据任务的紧急程度灵活选择规避路径。 相似文献
324.
针对常值推力下航天器面内轨道转移燃耗最省的轨道优化问题,利用极大值原理导出了最优轨迹下推力方向角应满足的控制方程,结合动力学方程建立了一种求解航天器面内最优转移轨道的改进间接法,及其在推力方向角调节能力受限条件下的应用方法。由于避免了协态变量微分方程组的求解,改进间接法相对于传统间接法降低了初值猜测的难度和计算量;与采用Gauss伪谱法求解相比,所建立的改进间接法求解结果精度更高,数值光滑性更好。仿真算例表明:推力方向角调节能力受限会改善推力方向角变化规律,降低推力方向角变化范围;就燃耗而言,推力越大燃耗越多,优化轨道节省燃耗更加显著。 相似文献
325.
由于进动锥体目标参数存在耦合,单部雷达不易获取同时参数估计误差较大。针对这一问题,提出了一种联合多部雷达不同视角微动信息进行参数提取与融合的新方法。首先,对进动目标进行了建模和散射点距离像分析,并利用Hough变换实现了锥顶散射点的关联。然后,联立2部雷达的微动信息作为求解单元来对耦合参数进行解耦,求出相应的参数。同时以进动角为例进行了误差方差分析,以融合后误差方差最小为原则对权系数进行了求解,并对其余参数进行了相同的处理。最后,在一个进动周期内,根据求出的锥体顶点坐标和锥旋轴矢量实现了锥体目标空间位置的重构。仿真结果表明该融合方法能够提高参数精度并能对锥体空间位置进行重构。 相似文献
326.
在定量化风险评估中,针对变量分布参数存在依赖时的混合不确定性传播问题,提出一种考虑分布参数完全依赖、部分依赖以及独立传播情形的双层混合不确定性刻画与传播框架,内外层分布参数不确定性分别用概率分布与可能性分布刻画,采用蒙特卡罗模拟法与模糊扩展原则相结合的数值求解方法。针对认知不确定性分布参数依赖性,构建了统一的认知不确定性分布参数依赖性模型,并给出依赖性系数的概念。为实现认知不确定性分布参数独立性采样,设计了基于D-S证据理论与随机集相结合的不确定性传播算法,相比于概率刻画下的双层蒙特卡罗方法,计算代价有效降低。以某型氢氧发动机贮箱共底漏气率为算例,验证本文方法的有效性与可行性。 相似文献
327.
提出了一种捷联惯性/天文/雷达高度表的弹道导弹组合导航方法。针对传统SINS/星敏感器组合无法从根本上解决惯导速度位置误差发散的问题,引入RA测量数据,以海拔计算高度与海拔观测高度的差值作为新的量测量,并推导了全微分方程,结合姿态误差角建立4维观测模型,针对弹道中段导航,以SINS误差方程作为系统状态模型,通过扩展卡尔曼滤波(EKF)进行组合导航解算。仿真结果表明,当SINS精度为惯导级、星敏感器测量精度10″、RA测量精度50 m时,经过1 810 s的飞行,再入点时刻速度误差小于1 m/s、圆概率误差(CEP)为1.2 km,比传统SINS/CNS方法速度和位置误差分别减小了76.1%和65.0%。 相似文献
328.