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采用数值模拟和飞行测试验证相结合的方法对液体运载火箭高空对流/辐射耦合换热问题开展系统深入研究。基于燃气多组分输运Navier-Stokes方程、热辐射方程、Realizable k-ε两方程湍流模型,建立了高空含自由流的运载火箭燃气喷流流动模型。辐射模型采用离散坐标法(DOM),空间离散采用二阶迎风TVD格式,对多个典型飞行高度火箭底部热流进行大型并行计算,将数值结果与试验数据进行广泛对比,验证了计算模型的精度和有效性。数值研究表明,火箭底部辐射热流在刚起飞阶段达到最大值,随着飞行高度上升,辐射热流逐渐降低,火箭底部对流热流表现为先升高后降低的趋势,并在20 km高空达到峰值。本文的预测分析方法对液体运载火箭底部热防护设计具有重要的理论意义和工程应用价值。 相似文献
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利用模型预测算法先预测控制结果后控制的类人行为特点,借助深度学习在多参数寻优上的优势,提出了一种基于卷积神经网络的模型预测控制算法,满足航天工程低硬件需求,实现组合航天器多场景下姿态控制律的重构。该算法首先利用模型预测控制将组合航天器从初始状态控制到预期状态,然后将控制过程中状态量用于3层3核卷积神经网络的训练,训练完成后,用该卷积神经网络代替模型预测对组合航天器进行控制,从而降低计算资源需求。仿真校验表明:该算法可预测5个控制周期内的控制参数,相比传统模型预测算法所需硬件计算时间降低约5倍,在一般硬件环境下30 s内即可完成各场景下的组合航天器姿态控制,控制精度在10 -4 量级。 相似文献
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针对微机电系统(MEMS)惯性传感器应用卡尔曼滤波(KF)处理数据时随机噪声难以估计的缺点,提出一种基于贝叶斯拉普拉斯卡尔曼滤波(BLKF)的随机噪声更新方法。该方法利用拉普拉斯近似算法,将贝叶斯边缘分布近似表示,能够避免贝叶斯方法更新过程中由于数据维数较大造成后验边缘分布较难估计的情况,提高对随机噪声的更新效率和精度。通过陀螺仪转台实验采集实验数据,运用KF与BLKF分别滤波。对比滤波结果可发现,BLKF比KF能更好地反映真实角速度状态。同时,在陀螺仪角速度变化时,BLKF的可靠性和准确性更高,滤波效果更具优势,能够达到抑制MEMS惯性传感器随机噪声的目的。 相似文献
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为解决微纳聚合体卫星变构过程中,聚合体各部分之间的动力学耦合导致的卫星整体姿态翻转或紊乱,提出了一种对称式变构规划算法。首先建立了铰链约束下的漂浮基多刚体系统动力学模型,研究了重构过程中各运动模块对本体姿态的影响,提出当每两个运动模块位置与转动方向满足对称性条件时,两者对本体姿态的影响可在一定程度上相互抵消。基于上述理论,在A*算法中引入最优分配度量和对称性判定,设计了并行对称重构规划算法。仿真结果表明,该规划算法可实现重构过程中多模块并行、对称运动,重构过程总步数较少,运动模块对本体姿态的影响小。 相似文献
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采用定量方程随机化方法 ,建立了断裂p JR Δa曲线方程 ,断裂p JR Δa曲线与钝化线的交点即为试验测定具有可靠度p的J积分临界值 (J1C) p值 ,根据断裂力学测试原理 ,由试验测定 (J1C) p 值可转化出断裂韧性 (K1C) p 值 ;还建立了断裂门槛ΔKth值的可靠性测定方法 ,并对试验数据进行了统计分析处理 ,得到了一些具有重要应用价值的结果和数据 .研究发现 :断裂门槛值ΔKth服从正态分布 相似文献
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针对运载火箭姿态系统跟踪问题,考虑干扰、执行器故障和模型不确定因素的影响,设计了一种基于自适应神经网络的非线性容错控制律。该控制算法结合了连续的终端滑模控制,径向基神经网络和自适应控制方法。首先,基于滑模控制理论,设计了一种快速终端滑模面,保证系统跟踪误差能够在有限时间收敛至零。然后,在终端滑模面基础上,提出了一种基于自适应径向基神经网络估计的终端滑模控制律。利用自适应参数的神经网络逼近系统参数并提高抗干扰性能,采用平滑连续控制策略消除了终端滑模中的颤动现象。通过李雅普诺夫的分析方法证明了闭环系统的收敛性和全局稳定性。采用数值仿真,验证了提出的基于自适应径向基神经网络的终端滑模控制律具有较好的跟踪性能和精度。 相似文献
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从配方、操作方法、原理等方面介绍了全顺汽车车身涂装底漆线的投槽工艺。较为详细的介绍了涂装前处理工艺和电泳工艺部分的清洗工序。本文对水质的影响也做了简要的分析。 相似文献
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