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682.
683.
可重复使用飞行器再入姿态的区间二型自适应模糊滑模控制设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对具有强非线性、多变量耦合特性的可重复使用飞行器(RLV),同时考虑模型参数不确定性和外界干扰对飞行器再入姿态跟踪的影响,提出了一种基于区间二型自适应模糊滑模的姿态控制方法。首先,建立飞行器再入动态模型,并基于反步思想将控制模型转化为姿态角和角速率相关子系统。其次,将模型参数不确定性和外界干扰视作子系统非线性项的一部分。再次,采用区间二型模糊系统逼近子系统非线性项,并结合自适应技术和滑模控制方法分别设计虚拟控制量和实际控制量。此外,引入一阶低通滤波器用以处理子系统虚拟控制律。通过Lyapunov方法的分析证明了闭环控制系统的稳定性,且飞行器姿态跟踪误差可收敛于原点附近的小邻域。最后,利用飞行器的数值仿真验证了所设计控制方法能有效跟踪飞行器参考指令,且对外界干扰有较强的鲁棒性。 相似文献
684.
ASF网格是提高增强型罗兰(Enhanced Long Range Navigation,eLoran)系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延(Added Secondary Factor,ASF)值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值,一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中,用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户,同时内插算法本身也会引入误差,此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法,得出结论:反距离插值算法引入的误差最大,双线应插值算法引入的误差最小,而且误差呈现一定层次感,网格从内到外误差逐渐减小。 相似文献
685.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
686.
飞秒激光直写技术在复杂三维微结构加工领域具有显著优势,而调焦是否精准直接影响了所加工结构的完整度.提出了在光路中临时置入调焦光源和物的图像调焦技术,通过调节物的位置使其成像面与激光聚焦面一致,从而通过清晰可分辨的成像状态间接反映激光聚焦状态.利用Zemax软件模拟分析了原飞秒激光光路与加入调焦光源和物的调焦光路,二者可实现相同加工物镜后工作距离与良好成像质量,证明了该方法的可行性.通过分析得到该过程的成像误差主要由成像镜头焦深(3.9 μm)引起,我们获得的理想调焦精度可达到1/2焦深以内.设计了单层高度为5 μm的二层圆柱结构,通过多次实验验证了所加工元件高度误差在1.5 μm范围以内,与理论分析一致,满足飞秒激光系统的调焦要求. 相似文献
687.
688.
空间站燃烧科学实验系统设计 总被引:2,自引:2,他引:0
建立空间站燃烧实验系统,可满足未来空间微重力燃烧实验系统需求.通过空间站微重力燃烧实验研究,可拓展空间燃烧学研究.根据所要实现的功能及燃烧实验需求,对中国空间站燃烧柜的燃烧科学实验系统进行了设计和分析.燃烧科学实验系统由8个子系统组成,是一个适合开展气、液、固多种燃料燃烧实验的综合性实验系统.考虑到强度设计要求,在完成方案设计后,对系统进行了有限元分析,并在研制的结构件上进行了力学环境实验.实验与分析结果表明,本文设计的实验系统能够满足环模实验的要求,结构合理可行. 相似文献
689.
690.
结构输入变量中同时存在随机输入变量和模糊输入变量情况下,失效机会测度可以很好地衡量结构的安全程度。但是,现有的混合模拟法计算失效可信度是一个双层循环过程,需要调用大量的功能函数。尤其对于大型复杂结构来说,混合模拟法的计算量是难以接受的。因此,本文将混合模拟法和自适应Kriging代理模型相结合,发展了一种失效机会测度的高效算法。通过U学习函数来自适应地选择训练样本点,进而可以自适应地构建功能函数的Kriging代理模型。在备选样本池中自适应训练至收敛的Kriging代理模型可以以要求的精度区分备选样本池中每个样本点的状态是失效还是安全的。因此,可以用收敛的Kriging代理模型代替真实的功能函数,进而通过混合模拟计算失效机会测度,这极大地降低了功能函数调用次数。最后,本文通过两个算例来验证本文发展算法的精确性和高效性。 相似文献