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242.
提出一种基于插值误差和斜率分析的轨迹优化自适应网格细化方法,包括节点插入算法和节点删除算法。节点插入算法分析各个离散节点的控制变量的插值误差。若插值误差较大,则在该节点周围增加节点细化网格;否则,不进行细化。节点删除算法分析各个离散节点处的控制变量斜率。若某个节点的左斜率和右斜率都为零,那么删除该节点;否则,保留该节点。采用三个典型的轨迹优化算例验证了所提出的方法的有效性和特色,并且与其它几种网格细化方法进行了对比。仿真结果表明,本文方法生成的网格规模较小,需要的网格迭代次数较少,能够快速、高精度求解非光滑轨迹优化问题。 相似文献
243.
针对机动模式复杂多变的高超声速滑翔目标跟踪问题,提出了一种机动频率自适应跟踪方法。采用介于常速度和常加速度模型之间的Singer模型来表征目标气动力加速度的变化,从而建立跟踪系统的状态方程。根据地基雷达量测量获得系统的量测方程,鉴于距离和角度信息的量级相差较大将其由球形量测量转换为位置量测量。为了适应高超声速滑翔目标灵活多样的机动模式,基于正交性原理和无迹卡尔曼滤波算法实现了Singer模型中机动频率参数的自适应。利用滤波信息计算得到能够反映状态模型误差大小的调整因子,用于放大Singer模型中的机动频率,进而调整状态方程的过程噪声以降低模型误差。通过对2种典型机动轨迹的跟踪仿真,并与交互式多模型等方法进行比较,结果表明所提方法的跟踪精度高、计算量小,能够较好地适应阶跃机动和连续幅值变化的机动。 相似文献
244.
可控的过失速机动是先进战斗机超机动性能的重要标志,飞机飞行包线的扩大已超出传统的大气数据系统测量范围,可靠的迎角、侧滑角、总压、静压等飞行大气数据是制约先进战斗机过失速机动中飞行控制的关键因素。以中国推力矢量验证机为对象,基于过失速机动飞行试验的数据,开展大气参数估计与验证研究。结合过失速机动的时间与空间特性,研究了基于风速、地速、空速矢量和惯性姿态、导航参数的大气参数融合计算方法;针对过失速大迎角状态下飞机周围气流非定常、模型非线性导致的融合大气参数误差的复杂特性,进一步构建深度神经网络,对机动状态融合迎角、侧滑角的强非线性误差进行拟合。仿真和飞行试验表明:该方法可在大迎角飞行状态下实现主要大气参数的融合估计,过失速机动过程中融合迎角误差优于2.3°,融合得到的大气参数可为过失速大迎角机动飞行控制提供可靠的大气参数状态反馈。 相似文献
245.
对于复杂失效域和小失效概率耦合的可靠性分析问题,本文提出了一种交叉熵重要抽样(CE-IS)方法结合自适应Kriging (AK)代理模型的求解方法(CE-IS-AK)。所提方法基于交叉熵原理,用混合高斯模型逐步逼近最优重要抽样密度函数,并采用AK模型协助逼近过程中混合高斯模型的参数的更新,从而提高了CE-IS方法的计算效率。另外,本文还改进了CE-IS方法的收敛准则,避免了方法的冗余迭代,扩大了方法的适用范围。由于在CE-IS方法中引入了AK模型,因此,本文方法所构建的重要抽样函数在保证精度的基础上提高了效率。相较于AK-MCS方法,本文方法中引入了重要抽样的思想,因此在Kriging训练点数目基本相同的情况下,大幅缩减小失效概率计算时样本池规模,并且由于利用了混合高斯模型,因而对多失效域具有较好的适用性。算例分析也证明了本文所提方法的优越性。 相似文献
246.
鉴于测量精度高、设备成本低等优点,基于单目图像的卫星位姿估计方法在交会对接、空间攻防等应用中具有广泛前景。得益于强大的特征提取与表达能力,卷积神经网络在目标单目位姿估计应用中取得了明显优于传统方法的性能表现,但已有基于卷积神经网络的方法存在诸如归纳偏置、绝对距离描述不直接、长距离建模能力不足等问题。聚焦卫星单目位姿估计应用需求,针对以上问题,创新地将Transformer模型应用于卫星目标位姿估计中,提出了一种新颖的端到端卫星单目位姿估计方法。首先,设计了一种基于关键点集合的卫星目标表示方法,并构建了基于该表示方法的损失函数,进一步,结合关键点回归任务特点,设计了端到端的关键点回归网络模型,并改进了用于特征提取的主干网络结构。在公开数据集上实验测试结果表明:本文方法实现了可靠、高效的卫星目标单目位姿估计,并取得了优于已有同类方法的性能。 相似文献
247.
土壤湿度的监测是全球卫星导航系统干涉测量法(GNSS-IR)的关键应用之一。传统的GNSS-IR土壤湿度反演方法一般只针对单颗卫星的单一频段,未充分利用不同轨道、不同频率卫星信号的差异性与互补性。针对此问题,提出了一种将GPS多星的L1、L2和L5频段数据加权融合进行联合反演的方法,该方法利用基于最小方差的自适应融合算法得到加权因子,并通过现场实验进行了方法验证。结果表明:在测试集上所提出的反演方法相比于传统的Larson方法,相关系数提高了24.69%,均方根误差下降了22.28%,与均值融合法相比,相关系数提高了26.77%,均方根误差下降了23.26%,证明了所提方法能有效提高反演精度。 相似文献
248.
249.
250.
针对目前的航空发动机限寿件(ELLP)疲劳可靠性分析中的小失效概率事件以及其极限状态函数具有较强非线性的特点,提出了一种具有自更新机制的半径外自适应重要抽样(AUMCROAIS)疲劳可靠性分析方法。该方法首先利用蒙特卡罗自适应重要抽样(MCAIS)快速逼近真实设计验算点(MPP)附近,随后以近似设计验算点为中心进行极坐标抽样,并依次构造主动学习函数,对近极限状态函数和抽样半径进行最优选取,从而实现最优抽样半径的更新,通过不断的更新确定出最优抽样半径,加速失效概率计算的收敛。本方法提高了设计验算点的收敛速度同时保证了计算精度,解决了小失效概率事件以及强非线性极限状态函数可靠度计算难题,最后以某型发动机压气机轮盘为对象应用本方法,并与传统的蒙特卡罗仿真(MCS)方法、蒙特卡罗半径外自适应重要抽样法(MCROAIS)和一阶可靠性方法(FORM)进行了对比,验证了本方法的高效率、鲁棒性和仿真精度。 相似文献