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981.
以自由涡轮式涡轴发动机为研究对象,建立了涡轴发动机的稳态性能仿真模型,提出了基于天牛须算法和N+1点残量法的求解发动机模型的混合算法(BAS-N+1混合算法),利用发动机台架试车数据对仿真计算结果进行了验证。结果表明,该稳态性能仿真模型各参数的求解误差在3%以内。与PSO-N+1混合算法相比,BASN+1混合算法求解精度更高,收敛更快。BAS-N+1混合算法既保留了智能算法对初猜值误差的包容性,也拥有接近经典迭代算法的收敛速度和精度,能够实现涡轴发动机稳态仿真模型的高精度大范围快速收敛。 相似文献
982.
裴喆 《海军航空工程学院学报》2019,34(5):418-422
由于体目标效应影响引信多普勒频率数据经常包含误差(尤其是野值),给飞行试验结果分析带来困难。针对该问题,提出一种用于去除误差的线性稳健拟合方法。首先,建立引信多普勒频率数学模型并对多普勒频率进行线性转换;然后,在分析线性稳健拟合的M估计法及其权重函数的基础上,给出多普勒频率线性稳健拟合的方法及步骤;最后,对拟合方法及其精度进行仿真验证。仿真结果表明:多普勒频率仅含随机误差时,经一次稳健拟合精度就很高。同时,包含多个野值时,经2次稳健拟合和1次野值修正也可达到较高精度。结论是经线性稳健拟合后的引信多普勒频率可用于飞行试验引战配合结果分析以及脱靶量估算。 相似文献
984.
985.
针对将来卫星在轨实时目标检测需求,且在其内存和算力都受限的条件下,提出一种改进的YOLOv3,利用轻量化网络代替YOLOv3的特征提取网络,实现遥感目标的高效检测。在目标检测精度相近的情况下,改进模型参数相比原先降低了1.5倍,计算量降低了3.3倍。同时提出了一种基于交并比的迭代聚类算法,分别在YOLOv3和改进YOLOv3上实现了7.0%和2.3%的平均精度均值(mAP)提升。实验表明:改进模型的检测速度最快能达到101 frame/s,当其mAP比YOLOv3高6%时,检测速度仍是YOLOv3的1.6倍。本文提出的改进YOLOv3是一种高效遥感目标检测方法,为未来星上应用打下基础。 相似文献
986.
987.
988.
989.
针对航空发动机多变量控制系统中各回路之间存在的耦合现象,提出了一种基于RBF网络辨识的航空发动机多变量单神经元网络解耦控制方法。对发动机的多个控制回路,采用多个RBF网络实时辨识各个回路发动机的数学模型,并将系统的灵敏度信息实时反馈给各回路的控制器,保证了单神经元网络控制器对各回路的准确控制,最终实现对发动机多回路的解耦控制。通过在飞行包线内的仿真,结果表明,该方法不依赖被控对象的精确模型,有效地实现了对发动机的解耦控制,而且具有良好的动静态性能,将其应用于航空发动机多变量解耦控制是行之有效的。 相似文献
990.
首先在迹应力分析基础上讨论了单、双模量梁在受拉和受弯共同作用下中性轴偏移的问题,分析了中性轴偏移产生的附加弯矩及其对梁挠曲线微分方程的影响。并推导出双模量简支梁的挠曲线方程。随后,利用新的挠曲线微分方程对悬臂梁稳定性进行分析,利用数值解法计算不同拉压模量下双模量悬臂梁的屈曲荷载,并通过计算结果对双模量材料的性能作出初步分析。 相似文献