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122.
高超声速飞行器壁面催化效应会导致激波层中原子在壁面处复合释热,加剧周围气动热环境。针对高超声速流动壁面催化特性,选择不同飞行马赫数及高度条件,采用完全催化和非催化两种条件对球锥模型壁面热流率进行数值模拟计算,研究壁面催化效应对气动热的影响规律。结果表明,固定飞行高度时,壁面催化效应对气动热的影响随马赫数增加而加强,Ma=25条件下驻点处完全催化与非催化热流比值高达1.92;固定飞行马赫数时,在50km高空以上壁面催化效应对气动热的影响随高度增加而减弱;壁面催化效应不仅会影响壁面附近的流场特性及组分分布状态,而且对整个激波层都有一定的影响作用。 相似文献
123.
基于Kalman滤波的变体飞行器T-S模糊控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对变体飞行器的跟踪控制问题,提出了一种基于Kalman滤波的T-S模糊控制方法。考虑飞行器系统状态不可测,引入惯导数据作为辅助信息,利用Kalman滤波算法融合飞控信息与惯导信息实现状态估计。由于变体飞行器在不同变形结构下气动特性变化较大,为便于控制器设计,采用小扰动线性化方法得到飞行器在不同平衡点处的局部线性模型,并通过状态反馈方法设计局部控制器,局部线性模型和局部控制器通过模糊集和模糊规则聚合成一个连续光滑的全局T-S模糊模型和T-S模糊控制器。通过综合Kalman滤波器与T-S模糊控制器得到一个基于Kalman滤波的T-S模糊控制器。仿真结果表明,该控制器在变形过程中能够实现状态估计,保证飞机的跟踪性能。 相似文献
124.
为研究高超声钝头体边界层转捩以及头部钝度对转捩的影响,在FD-14和FD-14A两座激波风洞中开展了热流、压力扰动和高速纹影显示等综合测量。试验结果表明,转捩雷诺数关于钝度雷诺数的变化显示出转捩反转的趋势。压力扰动的功率谱密度(PSD)分析结果以流向离散分布云图形式显示,边界层高速纹影图像显示了第二模态波的发展、湍流的生成和熵层对边界层结构的显著影响。大头部钝度带来的强熵梯度熵层流动对边界层压力扰动频谱特性和流动结构影响显著,在转捩反转机理中起到重要作用。此外,马赫数对转捩的影响不容忽视。 相似文献
125.
可重复使用热防护材料应用与研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
可重复使用热防护系统是为高速重复使用飞行器而发展的关键性技术,涵盖了地球大气环境及非地球大气环境下的弹道式再入、高马赫数巡航等应用场景。根据现有高马赫数飞行器热防护现状,对高马赫数飞行器的主要热防护系统类型、特点和使用场景进行了简要介绍。在此基础上,结合国外里程碑式可重复使用飞行器(X-15、SR-71、航天飞机、X-33、X-37B、Spaceliner等),梳理了可重复使用热防护材料的应用与研究进展,论述了代表性可重复使用热防护材料的发展、性能、研制进度、特点及应用前景。对国外在可重复使用热防护材料研制中的设计及发展思路,以及所存在的主要问题进行了总结归纳,为可重复使用热防护材料未来的发展提供了思路。 相似文献
126.
微型凸起物高超声速气动热特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用N-S数值解方法对高超声速气流中微型凸起物的气动热环境进行了计算研究,并对前斜坡峰值压力和热流跃升进行了分析,结果表明对于高雷诺数流动,由于其边界层很薄,气流对凸起物的冲击作用比低雷诺数流动大很多,给凸起物前缘和上表面带来较严重的气动热问题。研究还表明利用斜面侧扩张角可以降低凸起物后斜坡的气动热环境。最后对球锥与平板物型的差异给微型凸起物热环境特性带来的影响进行了研究,结果表明在本文计算状态下,风洞平板实验模型得到的凸起物前缘峰值压力和热流跃升比实际球锥外形要高,因此地面实验结果外推到天上实际情况还是比较保守的。 相似文献
127.
针对串级ADRC抗干扰能力弱等问题,提出了一种基于改进自抗扰控制的四旋翼飞行器轨迹跟踪控制方法。基于偏差理论分析发现,传统扩张状态观测器存在稳态误差大、参数选择困难的问题,对扩张状态观测器进行改进,提高了扰动估计精度,降低了系统的稳态误差。设计了改进ADRC的双闭环飞行控制系统,以定点悬停、轨迹跟踪、抗风扰试验方式,与基于串级ADRC的飞行控制系统进行性能对比分析。结果表明,基于改进自抗扰控制的飞行控制系统抗干扰能力更强,稳态误差更小,调节速度更快。 相似文献
128.
跨域是行人重识别的重要应用场景,但是源域与目标域行人图像在光照条件、拍摄视角、成像背景与风格等方面的表观特征差异性是导致行人重识别模型泛化能力下降的关键因素。针对该问题,提出了基于多标签协同学习的跨域行人重识别方法。利用语义解析模型构造了基于语义对齐的多标签数据表示,以引导构建更关注行人前景区域的局部特征,达到语义对齐的目的,减少背景对跨域重识别的影响。基于行人图像全局特征和语义对齐后的行人局部特征,利用协同学习平均模型生成行人重识别模型的多标签表示,减少跨域场景下噪声硬标签的干扰。利用协同学习网络框架联合多标签的语义对齐模型,提高行人重识别模型的识别能力。实验结果表明:在Market-1501→DukeMTMC-reID、DukeMTMC-reID→Market-1501、Market-1501→MSMT17、DukeMTMC-reID→MSMT17跨域行人重识别数据集上,与NRMT方法相比,平均精度均值分别提高了8.3%、8.9%、7.6%、7.9%,多标签协同学习方法具有显著的优越性。 相似文献
129.
130.