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152.
无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献
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在飞机显示器的水平导航区域上需要为飞行员实时显示最新的航线信息,航线中的每个航路点均有不同的转弯方式,目前国内正在研发的飞机采用旁切转弯和飞越转弯两种方式,若错过了预计的转弯起始点,则需要重新进行航线解算,这被定义为超调转弯,给出三类转弯航线的解算方法。 相似文献
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为检测整机发动机管路是否满足最小间距的设计要求,提出了一种基于点云数据的发动机管路最小间距计算方案,方案包含5个步骤:①从点云数据中划分出不同管路的数据;②基于管路点云数据的空间分布构造等间隔栅格,计算栅格中心点作为管路的趋势线数据;③在管路各趋势线数据点位置上构造垂直平面,将管路点云数据投影到最近的垂直平面上,获得各个垂直平面上呈圆弧状分布的投影点数据;④对各垂直平面上的投影点数据进行最小二乘圆拟合,得到拟合圆圆心及其半径值,将拟合圆圆心作为管路中心线数据;⑤采用遍历法计算两条管路中心线数据的最小间距,中心线最小间距分别减去两条管路的半径值则得到两条管路的表面最小间距。通过12条管路验证了方案的准确度。实验结果表明:管路最小间距偏差在-0.35~0.46mm之间,管路半径偏差在-0.08~0.22mm之间。该方案的实施有助于管路间距数字化检测的实现,且方案的计算结果具有较好的鲁棒性。 相似文献
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导航数据库可用于导航计算、导航台自动调谐管理等,是飞行管理系统所必须的数据源。为了能有效提高机载导航数据库的使用、更新及维护效率,大大减少相关工作人员的工作量,提出了一种基于关系模型的机载导航数据库快速解析生成方法,针对ARINC424协议中包含的大量数据对象进行建模,定义出协议中各个对象之间的逻辑关系和约束关系,并对数据结构进行优化,通过中间关系表确立各个数据之间的交叉引用关系,从而实现数据库的快速解析生成。测试结果表明,基于关系模型的机载导航数据库快速解析生成方法能有效提高数据查询效率,降低数据解析和生成的时间消耗,减少数据冗余,使数据库性能更优异。 相似文献
157.
短距起飞/垂直降落发动机建模技术研究 总被引:1,自引:1,他引:1
参考常规双轴涡扇发动机数学模型,建立了适用于短距起飞/垂直降落(STOVL)飞机的变循环发动机部件级数学模型;通过特性外推,建立了轴驱动升力风扇数学模型;采用神经网络映射涵道总压损失的方法,建立了滚转喷管和外涵模型.根据STOVL发动机结构和部件变化特点,建立了稳态和动态共同工作方程.参照国外文献仿真数据进行设计点计算,并按照Bevilaqua提出方法开展了由常规涡轮风扇模式到悬停涡轮轴模式的过渡态仿真.仿真结果表明:建立的数学模型在悬停状态设计点和高空巡航点与国外文献数据相比误差均小于1.5%,推力达到悬停状态要求,符合STOVL发动机的设计特点,验证了该建模方法的有效性. 相似文献
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以垂直/短距起降飞机过渡飞行状态为背景,针对机翼内埋式风扇布局的自由来流/风扇喷流混合型流动,基于结构/非结构混合网格使用CFD方法进行了非定常数值模拟和分析.首先使用滑移网格技术对NASA涵道螺旋桨进行算例验证,其时均计算结果与实验值的误差为5.3%,证明了计算方法的可靠性和准确性,然后数值模拟了机翼内埋式风扇布局在不同迎角下的气动性能.结果表明:风扇喷流在机翼上产生了特有的“抽吸”和“堵塞”效应,引起了机翼总升阻力的显著增加,升力最大增量达到干净机翼升力的2.6倍,阻力最大增量为干净机翼阻力的3.2倍,混合流场在机翼后缘引起了升力损失并卷起对涡. 相似文献