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761.
我国已全面进入5G时代,为研究5G微基站电磁环境对全球卫星导航系统(GNSS)接收机工作性能及观测数据质量的影响,基于自主建设差分基准站的零基线观测数据,采用静态相对定位方法,通过观测数据质量分析、载波与伪距的双差残差序列、对比相对静态定位结果,综合评估5G微基站对GNSS接收机工作性能及观测数据质量的影响。实验表明:当前环境下,GNSS差分基准站及接收机处于近距离建设的5G微基站时,载波相位观测噪声变化范围为5cm,伪距观测噪声变化范围为15cm,零基线测试结果变化范围为1mm。在实验距离内,5G微基站对于GNSS接收机工作性能及数据观测质量影响较小,可以忽略。 相似文献
762.
多体航天器大角度机动鲁棒控制 总被引:1,自引:0,他引:1
研究了具有模型不确定性的多体航天器大角度机动控制问题。航天器姿态动力学方程具有不确定性和非线性。首先通过逆系统方法求得近似伪线性系统,然后应用H∞混合灵敏度方法和μ综合方法设计了两种鲁棒控制器。通过引入PD控制器,避免了H∞控制器设计时方程出现奇异。针对航天器中心体与天线同时跟踪不同目标的任务,进行了数值仿真。仿真结果表明在同等条件下两种鲁棒控制器都能满足鲁棒稳定性指标,其中μ控制器的鲁棒性能更好。 相似文献
763.
带冠涡轮叶片干摩擦阻尼减振试验研究 总被引:3,自引:0,他引:3
为验证某型真实带冠涡轮叶片叶冠干摩擦阻尼减振效果,本文建立了可实现正压力连续调节的非旋转状态涡轮叶片试验系统,对不同接触紧度、不同接触角度的真实带冠涡轮叶片的振动响应进行了测试。通过试验分析了叶冠接触面紧度、接触角度等重要参数对带冠叶片振动特性和减振效果的影响规律,结果表明:带冠涡轮叶片出现了明显的非线性现象,同时存在一个最优的接触紧度使得该带冠涡轮叶片的减振效果最佳。接触角度的选取应综合考虑叶冠振动能量的消耗能力和带冠涡轮叶片共振频率的稳定性。 相似文献
764.
基于逆动态和变结构理论的空间飞行器大角度机动控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对飞行器大角度机动的控制问题具有强耦合、高度非线性、参数不确定性等特点,本文首先利用逆动态控制的非线性解耦能力对系统进行非线性解耦,然后基于变结构控制的鲁棒性进行控制器的设计,并在MATLAB环境下进行了仿真研究。仿真结果表明,该控制方法在有外界干扰和系统参数不确定的条件下具有较快的收敛性和一定的鲁棒性。 相似文献
765.
766.
基于力矩输出能力最优的SGCMG操纵律设计 总被引:1,自引:0,他引:1
为使SGCMG系统在有效回避奇异的同时能够较精确地输出期望力矩, 设计了一种基于力矩输出能力最优原理的SGCMG联合操纵律. 根据期望力矩矢量及SGCMG力矩输出的几何关系, 提出了新的系统奇异状态指标, 给出使力矩输出能力最优的框架角速度; 引入优化指标, 使得框架转速误差和输出力矩误差的混合二次型最小, 保证在力矩输出能力达到最优的同时也使得输出力矩误差最小. 采用奇异值分解理论证明了联合操纵律在奇异面处不存在框架锁定现象, 能够有效地逃离奇异, 同时分析了所设计操纵律的力矩输出误差. 以金字塔构型SGCMG系统为例, 对所设计的联合操纵律分别进行了恒定力矩仿真和卫星大角度机动仿真. 仿真结果表明, 联合操纵律能够顺利回避角动量奇异面, 不存在奇异鲁棒操纵律存在的框架锁定现象, 且输出力矩误差较非对角奇异鲁棒操纵律小, 能够顺利完成航天器大角度机动任务. 相似文献
767.
由于航空发动机内高温热端部件是非规则形状的,其中的热辐射过程存在明显的间断遮蔽效应,如何实现该过程的精准模拟是一个挑战。采用间断有限元对辐射传递方程中角度和空间计算域进行离散,并基于分层限制的思想在角度和空间单元上引入巴斯-叶斯帕森限制器,对辐射强度数值解在角度和空间上的非物理振荡进行抑制。通过与文献中有限体积法和蒙特卡洛辐射模型的结果对比,证明了方法的有效性。此外,通过与辐射强度在角度上的解析解对比,验证了该限制器可以抑制辐射间断效应造成的数值振荡,消除辐射强度的非物理解。实现了任意空间位置上辐射强度在角度方向上的三维刻画。 相似文献
768.
为探索超声速气流中变角度组合射流对喷注雾化过程的影响,采用高速摄影和基于KH-RT破碎模型的欧拉-拉格朗日数值仿真方法开展研究,仿真结果和实验吻合较好。研究表明,同一流量下逆流喷注,可以较为有效地增强混合效果,提升射流穿透深度。带扩张型面内液雾穿透深度呈现先增大后降低的趋势。等流量条件下顺流双孔喷注有效截面面积大体一致,略低于单孔直喷。等效流量下逆流喷注所得液雾截面面积收益最为明显。截面平均粒径方面,单孔喷注雾化粒径基本一致,顺流双孔喷雾粒径较小。等压降顺流对喷由于流量较大,雾化质量相对较差,平均粒径最大。 相似文献
769.
770.
为提高导弹在攻击角度约束下对目标的打击效能,提出了一种基于深度确定性策略梯度算法的分布式强化学习制导策略。为了最大限度地减小攻击角度误差,设计了一种新的奖励函数,使导弹在满足视场角约束的同时,视线角向期望值收敛。此外,为了增强强化学习模型的泛化能力,提出了一种分布式探索策略,提高了模型训练过程中对环境的探索效率。仿真结果验证了所提出的分布式强化学习制导方法能够在固定攻击角度约束下实现对目标的精准打击。与传统制导律相比,所提制导方法的攻击角度误差更小,收敛速度更快。 相似文献