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RBFs-MSA Hybrid Method for Mesh Deformation 总被引:3,自引:2,他引:1
LIU Yu a GUO Zheng a LIU Jun b a College of Aerospace Material Engineering National University of Defense Technology Changsha China b 《中国航空学报》2012,25(4):500-507
Simulating unsteady flow phenomena involving moving boundaries is a challenging task,one key requirement of which is a reliable and fast algorithm to deform the computational mesh.Radial basis functions(RBFs) interpolation is a very simple and robust method to deform the mesh.However,the number of operations and the requirement of memory storage will be increased rapidly as the number of grid nodes increases,which limits the application of RBFs to three-dimensional(3D) moving mesh.Moving submesh approach(MSA) is an efficient method,but its robustness depends on the method used to deform the background mesh.A hybrid method which combines the benefits of MSA and RBFs interpolation,which is called RBFs-MSA,has been presented.This hybrid method is proved to be robust and efficient via several numerical examples.From the aspect of the quality of deforming meshes,this hybrid method is comparable with the RBFs interpolation;from the aspect of computing efficiency,one test case shows that RBFs-MSA is about two orders of magnitude faster than RBFs interpolation.For these benefits of RBFs-MSA,the new method is suitable for unsteady flow simulation which refers to boundaries movement. 相似文献
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高动态环境下北斗二号导航信号具有较高的非线性特性,载波参数估计难以保证较高的精度。在分析高阶非线性载波模型的基础上,提出了一种基于平方根容积卡尔曼滤波(SCKF)的自适应滤波算法,对载波相位及其三阶导数进行估计。该算法使用容积数值积分原则直接计算非线性随机函数的均值和方差,且在迭代滤波过程中,利用移动窗口法通过最新量测信息来改进过程噪声和量测噪声的协方差阵,可获得较高的估计精度。仿真结果表明,相比EKF和SCKF,本文提出的方法具有更高的估计精度和更快的收敛速度。 相似文献
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引入Volterra级数自适应混沌预报方法, 实现了高频通信最大可用频率的自适应预报. 基于青岛至新乡2007年3月和2012年3月最大可用频率观测数据, 通过不同太阳活动期单步预报、不同步长短期预报和不同训练样本长度预报结果的统计, 分析验证了方法的精确性、适应性和有效性. 分析结果表明, 采用Volterra级数自适应混沌预报方法进行超短期预测可以取得较好的预报结果, 适用于不同太阳活动期; 预测步长不大于1/12周期时, 预报均方根误差均小于0.79MHz, 与基于最大Lyapunov指数预报方法的结果对比表明, 该方法在观测数据少和信道时变特性强等情形下仍具有较高精度且应用简便. 其为高频频率预报技术的深入研究提供了基础. 相似文献
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To improve the acuuracy of heading angle measured by electronic compass, a new error compensation method is proposed based on adaptive differential evolution algorithm and BP neural network. In the method, the 3 layer BP neural network is used to model heading angle error, and adaptive differential evolution algorithm is adopted to train the weights of network, thus obtaining a more exact error model, and compensating the heading angle error measured by electronic compass. Compared with other compensation methods such as 8 position least squares, BP neural network, differential evolution algorithm for optimizing BP neural network, and so on, its error compensation accuracy is significantly improved, the method has strong global optimization ability, great convergence rate, good stability, and so on. The experimental results show that after compensation, the error range of heading angle is decreased from -16°~30.7° to -0.22° ~0.2°, which satisfies the needs of higher accuracy navigation systems. 相似文献
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针对一组有向通讯拓扑关系的编队航天器的协同控制问题,考虑航天器的模型不确定性(指惯量不确定性)以及受到的外部干扰的影响,设计了分布式自适应协同姿态跟踪控制器,使得各航天器姿态协同的同时跟踪时变的期望姿态。首先,针对由MRP参数描述的航天器误差动力学方程,选取了包含相对误差项以及绝对误差项的滑模面,将模型不确定项和外界干扰项作为整体处理,基于Lyapunov稳定性理论给出了非回归项的自适应算法和分布式协同跟踪控制律的设计方法,以使得各航天器协同收敛到期望的姿态,最后通过仿真验证了该算法的有效性、可行性。 相似文献
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