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361.
根据曲面求交的基本原理,结合自适应理论,构造出了一种新的剖分算法。这种算法提高了曲面求交的精度和效率,简化了曲面求交算法的复杂性,同时有效地解决了曲面求交中的漏点漏线、自交等各种问题。 相似文献
362.
363.
随钻振动工作环境下,针对惯导系统传统的线性器件误差模型不能适用于线振动工作环境的问题,提出了适用于振动条件下的高阶器件误差模型。通过分析二次项误差在静止与振动状态下的误差传播特性,得出加速度计二次项误差为线振动中主要误差项,建立包含加速度计二次项误差的36阶Kalman滤波器。与传统33阶误差模型相比,36阶误差模型可以有效分离和辨识器件误差。最后,在线振动状态下进行导航验证。结果表明,补偿了二次项误差之后的导航误差得到了大幅优化,速度误差由50m/s减小至2.2m/s,位置误差由90000m减小至2000m,姿态误差由0.7°减小至0.01°。 相似文献
364.
针对具有强非线性特性的航空发动机控制问题,将基于保护映射(Guardian Maps,GM)理论的控制方法应用于航空发动机控制系统设计中。基于某型涡扇发动机非线性模型建立了线性变参数(Linear Parameter Varying,LPV)模型;根据保护映射理论设计不同调度参数下的PI(Proportion Integration)控制器,在设计过程中,只需通过给定的初始控制器就可以自动得到满足性能要求的控制器参数集合,避免了在多个平衡点进行控制器设计;以非线性模型为被控对象,采用积分分离PI控制,在飞行包线内的不同工作点进行仿真验证。结果表明:基于保护映射理论的控制方法在解决航空发动机控制系统的非线性问题时具有显著效果。 相似文献
365.
针对滑行转弯导弹拦截高机动目标的制导控制系统设计问题,提出了一种基于全驱系统和反步法相结合的制导控制一体化设计方案。首先,考虑目标的机动特性,建立了二阶严格反馈的制导控制一体化非线性模型,消除了中间过程量,简化了建模和计算过程。其次,设计降阶状态观测器,对包含目标未知机动、系统未建模部分、气动参数等扰动进行估计,并在控制器中进行前馈补偿。随后,基于高阶全驱系统方法,结合反步控制方法,设计具有拦截角度约束的制导控制一体化方案,使用极点配置方法,得到闭环系统控制系数矩阵,满足期望的系统性能。引入Lyapunov函数,证明闭环系统稳定性。最后,通过不同场景和对比仿真试验,证明了所设计的制导控制一体化方案的有效性、优越性和鲁棒性。 相似文献
366.
大功率的航空机载电子设备会存在超温问题,相比于风冷,采用液冷源对设备进行冷却具有更好的散热效果,因此需要对液冷源系统进行热特性仿真计算。以某型机载液冷源为例,建立其主要部件(包括储液箱、齿轮泵、散热器等)的传热理论数值计算模型,仿真分析-40~40 ℃温度工况下的系统热特性,并通过状态机编程实现超温情况下的温控仿真。结果表明:该型机载液冷源系统在典型工况下温度指标基本满足冷板进口温度(5~30 ℃)的技术指标要求;在系统温度上下偏值较大的情况下,采取提高风机转速或打开冲压空气口的控制方法,可明显改善该问题且冷板温度基本控制在 5~15 ℃范围内。 相似文献
367.
基于神经网络的导弹制导控制一体化反演设计 总被引:1,自引:1,他引:0
针对制导控制一体化(IGC)模型中的不确定性难以进行估计补偿的问题,提出了基于神经网络的IGC反演设计方法。首先,根据弹目相对运动关系以及导弹自动驾驶仪模型建立了三维空间中的IGC模型。其次,针对由目标机动引起的模型不确定性,提出应用高阶滑模微分器(SMD)对导弹导引头获得的弹目相对运动信息进行微分,从而估计出目标加速度的方法,然后考虑导弹自身由于参数摄动以及未建模动态引起的模型不确定性,应用SMD和神经网络模型进行在线逼近补偿,基于反演控制理论设计了带有SMD和神经网络模型的IGC算法,应用李雅普诺夫稳定性理论对所设计的控制算法进行了稳定性证明。最后,进行了导弹六自由度仿真,验证了所设计控制算法的有效性。 相似文献
368.
369.
转子叶栅非同步振荡发声特性研究 总被引:3,自引:1,他引:2
轴流压气机转子叶片排振荡疲劳失效是常见的气动弹性失稳问题。当转子叶栅处于非同步振荡状态下时,压气机管道内部将伴随着异常噪声的产生,这类噪声的频率既不是分布在叶片通过频率及其谐波上,也不是分布在转子轴频率及其谐波上,同时也不满足简单多普勒效应。为了解释这种异常噪声现象,以三维升力面理论为基础,讨论叶片对其附近流体施加非定常载荷的发声问题,给出了转子叶栅振荡异常发声问题的物理解释,建立了声场频率及模态特性与转子声源特性的直接关系式,并给出了频率特性不同于叶片通过频率且不符合简单多普勒效应的完整解释。在此基础上,通过机理性实验研究证实了该模型的正确性。实验结果表明,理论预测声场的频率和周向模态特性与实验结果完全一致。 相似文献
370.
针对模糊自适应共振理论(ART)应用于智能决策时存在的问题,提出了约束边长的模糊ART算法.将有边长约束的模糊ART与Q学习结合,构建了约束边长FART-Q(Fuzzy ART-Q learning)智能决策网络.传统的模糊ART只根据输入向量与权值向量的模糊相似度进行分类,在用于智能决策中的状态分类时,不能考虑状态变量的物理含义,存在分类不合理的问题.针对这一问题,提出了对模糊ART的共振条件加入边长约束的改进算法,使得分类时可根据状态变量的物理含义确定分类的边长约束,同时能够减少分类数量.雷区导航仿真实验表明,约束边长FART-Q能快速做出合理决策.改进的模糊ART算法能够使分类更为合理,既能提高决策的成功率,又可以减小决策的运算时间. 相似文献