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301.
为了解决大空域、宽速域水平起降可重复使用飞行器的气动适应性问题,设计了一种满足高超声速巡航飞行性能的飞行器,为解决该种飞行器地面水平起飞和高速巡航飞行气动性能矛盾的问题,提出了两种变形布局方式——伸缩翼布局和翻转翼布局。通过数值手段比较分析了两种变形布局的低速气动特性,并通过风洞试验对其性能进行了验证。结果表明,在增加相同机翼面积时,伸缩翼在起飞状态增升效率为68%,同时阻力增加35%;翻转翼在起飞状态增升效率为42%,阻力增加15%;伸缩翼布局比翻转翼布局的起飞升力大16%,阻力大20%,伸缩翼布局具有明显的升力优势,说明亚声速状态增加机翼展弦比是增升的有效手段,但同时也带来阻力的增加;鸭翼具有显著的增升效果,起飞状态增升12.8%,同时阻力降低1.4%,纵向压心系数绝对值前移0.48%,有效缓解了起飞状态升力和纵向稳定性的问题。 相似文献
302.
303.
304.
为了研究不同铺层角和铺层厚度对复合材料层合板力学性能影响,通过转换复合材料刚度矩阵,得到复合材料层合板等效弹性常数,利用Matlab软件将计算复合材料层合板等效为计算等厚度各向异性板,研究不同铺层角对层合板力学性能影响;基于此等效方法,利用Fortran程序计算机翼剖面刚度,研究不同铺层厚度对层合板力学性能影响.结果表... 相似文献
305.
针对强化学习策略由仿真环境向实际迁移困难的问题,以提高无人机采用无深度信息单目视觉时的行人规避能力为目标,提出一种基于异步深度神经网络结构的跨传感器迁移学习方法。首先,在仿真环境中仅使用虚拟单线激光雷达作为传感器,通过基于确定性策略梯度(DDPG)的深度强化学习方法,训练得到一个稳定的初级避障策略。其次,用单目摄像头和激光雷达同步采集现实环境中的视觉和深度数据集并逐帧绑定,使用上述初级避障策略对现实数据集进行自动标注,进而训练得到无需激光雷达数据的单目视觉避障策略,实现从虚拟激光雷达到现实单目视觉的跨传感器迁移学习。最后,引入YOLO v3-tiny网络与Resnet18网络组成异步深度神经网络结构,有效提高了存在行人场景下的避障性能。 相似文献
306.