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991.
为快速简便地设计地月自由返回轨道,提出了一种基于UKF参数估计算法的地月自由返回轨道设计方法。该算法不仅避免了传统数值方法推导相关梯度矩阵的复杂性,而且只需基于地月系统二体模型给出猜测初值,从而显著降低了自由返回轨道设计的难度,将地月自由返回轨道对应的两点边值问题的求解转化为参数估计问题,该算法可以得到高精度模型下收敛的精确解。数值仿真结果表明:该算法结构简洁,求解效率较高,所得结果精确且具有良好的鲁棒性,可以作为地月自由返回轨道设计的一个有力工具。 相似文献
992.
针对火星探测器着陆时沙尘天气对机器视觉的影响,提出一种去除沙尘天气对光学成像影响的方法,为视觉系统提供清晰输入图像。首先对受沙尘天气影响的图像建立模型,然后求取模型中大气光值与透射系数值。对于大气光值的计算采用基于四叉树细分的方法,在最小值图像上搜寻指定阈值面积中灰度均值最大的区域,在初始图像中相同区域计算各通道均值,作为大气光值。在此基础上计算透射系数,完成清晰图像的恢复。通过对受沙尘影响图像测试表明,该方法能够将受沙尘影响的图像恢复成清晰的图像。即使在复杂的环境中,该方法对光照变化、沙尘强度变化和场景变化等仍具有较好的效果。与其他方法相比,本文方法在去除沙尘对光学图像影响方面效果较好,在恢复图像评价指标等方面优于其他方法,能够进一步提高图像清晰度,为光学图像的后期处理提供更丰富信息。 相似文献
993.
灰色理论在垃圾气化过程中NOx排放定量预测的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
本文把灰色理论及方法应用于对垃圾气化处理的NOx排放的定量预测中。建立了一定工况条件下的垃圾气化处理中的NOx排放的灰色预测模型。所建模型的预测结果与实际值的误差只有1%左右。通过本文的实例表明,该方法具有预测精度高、简便易行的优点。对固体废物的气化处理过程中的污染物排放控制具有指导意义。 相似文献
994.
针对线性椭圆型问题的,发展了一种无重叠区域分裂方法,首先引入了Lagrange乘子,以使子域交界处解的连续性约束条件获得弱满足。接着重点讨论了Lagrange乘子的近似空间,即粘接元(mortar elements)空间的建立,以及所引起的离散鞍点问题的共轭梯度迭代解法。这种区域分裂方法非常适用于网格不匹配情形。然后,对基于二阶鼓包(bump)函数近似的当地事后误差估算方法提出改进,以使之适应于区分裂情形,我们还将上述方法应用于广义Stokes问题。最后,给出了以误差估算值为准确则的自适应网格上的数值结果。 相似文献
995.
996.
一种基于模型误差预测的UKF方法 总被引:9,自引:2,他引:9
UnscentedKalman滤波器(UKF)对本质非线性系统具有估计精度高、收敛速度快和容易实现等优点,但是对系统的模型误差比较敏感。针对这一问题,提出了一种基于模型误差预测的UKF方法,称为PUKF(PredictiveUnscentedKalmanFilter)。它利用非线性预测滤波器(NPF)的模型误差预测过程,能够对不准确的系统模型进行实时修正,弥补了UKF方法的不足。仿真结果表明,相对于原始的UKF方法,新方法从滤波精度、收敛速度和收敛的稳定性等几个方面,显著提高了非线性滤波的性能。PUKF可适用于模型不确定、非线性较强系统的滤波。 相似文献
997.
相位差的估计精度是影响深空网天线组阵中信号合成性能的关键因素。利用天线组阵S UMPLE或SIMPLE相关算法中相位差估计值之间的几何关系,提出了相位差变化率的最小二乘 估计,并在此基础上提出了相位差的递推最小二乘滤波方法。经过理论分析和仿真实验表明 ,所提出的方法能够大大提高相位差的估计精度;对于给定的例子,估计精度提高了接近两 个数量级。相位差经滤波后,天线阵的信号合成性能显著增强,从而大大提高对深空通信中 微弱信号的数据接收能力。
相似文献
相似文献
998.
999.
《中国航空学报》2016,(6):1602-1617
This study describes an integrated framework in which basic aerospace engineering aspects (performance, aerodynamics, and structure) and practical aspects (configuration visualiza-tion and manufacturing) are coupled and considered in one fully automated design optimization of rotor blades. A number of codes are developed to robustly perform estimation of helicopter config-uration from sizing, performance analysis, trim analysis, to rotor blades configuration representa-tion. These codes are then integrated with a two-dimensional airfoil analysis tool to fully design rotor blades configuration including rotor planform and airfoil shape for optimal aerodynamics in both hover and forward flights. A modular structure design methodology is developed for real-istic composite rotor blades with a sophisticated cross-sectional geometry. A D-spar cross-sectional structure is chosen as a baseline. The framework is able to analyze all realistic inner configurations including thicknesses of D-spar, skin, web, number and ply angles of layers of each composite part, and materials. A number of codes and commercial software (ANSYS, Gridgen, VABS, PreVABS, etc.) are implemented to automate the structural analysis from aerodynamic data processing to sec-tional properties and stress analysis. An integrated model for manufacturing cost estimation of composite rotor blades developed at the Aerodynamic Analysis and Design Laboratory (AADL), Aerospace Information Engineering Department, Konkuk University is integrated into the framework to provide a rapid and dynamic feedback to configuration design. The integration of three modules has constructed a framework where the size of a helicopter, aerodynamic performance analysis, structure analysis, and manufacturing cost estimation could be quickly investigated. All aspects of a rotor blade including planform, airfoil shape, and inner structure are considered in a multidisciplinary design optimization without an exception of critical configuration. 相似文献
1000.
Lithium-ion batteries have become the third-generation space batteries and are widely utilized in a series of spacecraft. Remaining Useful Life (RUL) estimation is essential to a spacecraft as the battery is a critical part and determines the lifetime and reliability. The Relevance Vector Machine (RVM) is a data-driven algorithm used to estimate a battery’s RUL due to its sparse feature and uncertainty management capability. Especially, some of the regressive cases indicate that the RVM can obtain a better short-term prediction performance rather than long-term prediction. As a nonlinear kernel learning algorithm, the coefficient matrix and relevance vectors are fixed once the RVM training is conducted. Moreover, the RVM can be simply influenced by the noise with the training data. Thus, this work proposes an iterative updated approach to improve the long-term prediction performance for a battery’s RUL prediction. Firstly, when a new estimator is output by the RVM, the Kalman filter is applied to optimize this estimator with a physical degradation model. Then, this optimized estimator is added into the training set as an on-line sample, the RVM model is re-trained, and the coefficient matrix and relevance vectors can be dynamically adjusted to make next iterative prediction. Experimental results with a commercial battery test data set and a satellite battery data set both indicate that the proposed method can achieve a better performance for RUL estimation. 相似文献