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281.
未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。 相似文献
282.
基于叶片非接触式动应变重构理论,开展动应变重构不确定性量化方法研究。基于方差合成定理建立重构叶片动应变不确定性量化分析模型;以模拟转子叶片为研究对象,开展旋转叶片叶端定时试验,利用周向傅里叶算法获取不同叶端定时传感器布局下的测点振幅,通过最大熵方法拟合振幅分布概率密度函数,确定叶端定时测振的不确定性参数;结合Kriging代理模型和试验共振频率数据对叶片有限元模型进行修正,获取关键测点位移-应变转换因子,并获取考虑共振转速以及测点位置不确定性的转换因子不确定性参数;获取重构动应变的均值、标准不确定度和包含区间,与应变片测量数据作对比。结果表明,除5号叶片A测点外,测量动应变均位于重构动应变的95%置信度下的包含区间内,且所有叶片的应变片测点动应变重构误差不超过15%。 相似文献
283.
粒子图像测速(PIV)方法具有高空间分辨率的优势,但是往往受到采样频率的限制(一般在15 Hz以下),难以完成高频响测量。压缩感知(CS)能够基于稀疏采样数据获得高频信息,但如果直接应用于所有的数据点则计算量过大。基于亚采样(sub-Nyquist)PIV数据,本文提出了基于压缩感知和本征正交分解(POD)的高频响流场重构方法。首先采用POD对数据降维,同时获取空间模态和相应的亚采样时间系数,将亚采样时间系数作为观测值,选取适当的稀疏基,通过求解基追踪问题来计算高频响的模态系数。结合空间模态和所得到的时间分辨模态系数,可以重构高频响的非定常流场。利用该方法分别对周期性的振荡器流场和非周期性的不同直径圆柱流场进行重构,检测该方法的适应性。结果表明,压缩感知方法无需侵入式的辅助测量,可以为周期性流场提供准确的重构,重构误差低于3%,而对于非周期性复杂流场,则出现较大的高频噪声。因此,本文所提出的方法可以应用到周期性流场中以提高测量数据的时间分辨率。 相似文献
285.
本文介绍了一种全微计算机化的两坐标数显与数据处理系统。系统实现了机、光、电的一体化。在坐标信号的提取与读出过程中,用计算法和CRT显示代替了传统的电子细分和可逆计数器;12种基本测量软件及其35种组合软件、6种专用测量软件可以实现工件二维坐标的绝大部份测量任务,在少数情况下也可由用户编程,实现某些特殊的测量功能。 相似文献
286.
本文从压电石英的结构入手,付石英的18种一次转角和36种二次转角切型进行了分析和归纳,提出并实现了一种用微机对任意切型的一、二次转角晶片X光定向数据进行计算的方法,其结果与实际十分吻合。 相似文献
287.
为了提高航天器回转曲面加筋型连接结构的集中力扩散效率,需要开展回转曲面加筋集中力扩散结构设计。传统放射肋设计方法普遍依赖设计经验、难以满足集中力高效扩散需求。因此,提出一种面向集中力扩散的回转曲面加筋拓扑优化方法。第1步,建立了一种基于各向异性过滤技术的集中力扩散拓扑优化方法,保证拓扑优化结果满足回转曲面加筋制造工艺要求;第2步,提出了一种基于网格变形技术的拓扑优化结果智能重构方法,可高效准确地对回转曲面加筋拓扑优化结果进行模型自动重构。基于所提出方法,以卫星平台对接环这种典型的回转曲面加筋壳为对象开展算例研究,并将优化结果与传统放射肋设计结果进行对比。结果表明,所提出的优化方法可得到加筋构型清晰、满足回转曲面加筋制造工艺要求的优化结果,且具有集中力扩散效率高、网格质量依赖性低、拓扑特征重构高效等优点。 相似文献
288.
近年来数据同化(DA)被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法(PIV)、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波(EnKF)、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes (RANS)模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分(4DVar)等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。 相似文献
289.
分析了DRS航管雷达模拟机数据库数据的生成,通过对数据库体系结构与数据生成技术的研究,展现了其作为生成航管模拟数据的专业数据库的优越性。 相似文献
290.