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61.
无人机类脑吸引子神经网络导航技术 总被引:1,自引:0,他引:1
当前无人机在非结构化或未知环境下飞行主要采用SLAM进行导航与定位,存在如下突出问题:依赖高精度昂贵激光雷达等环境感知传感器;需要建立准确世界和无人机物理模型;受环境影响较大;自主智能水平较低,无法较好地满足无人机对导航系统的要求,需要发展自主智能的导航方式。基于吸引子神经网络的类脑导航技术,无需训练模型参数,不依赖高精度传感器,无需精确建模,且复杂环境下鲁棒性较强,具有解决上述问题的潜力。简要阐述了动物大脑导航机理,分析了吸引子神经网络和基于吸引子神经网络的类脑导航关键技术,最后讨论了吸引子类脑导航技术在无人机应用中的挑战。 相似文献
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提出一种基于LSTMAttention网络的短期风电功率预测方法。首先,使用LSTM网络对数值天气预测(NWP)数据的特征信息进行提取,同时采用注意力机制有效分析了模型输入与输出的相关性,从而获取了更多重要时间的整体特征;其次,使用卷积神经网络(CNN)提取NWP数据的局部特征,并引入压缩和奖惩网络(SE)模块学习特征权重,利用特征重新标定方式提高网络表示能力;最后,将局部特征和整体特征进行特征融合,通过分类器输出分类结果。利用NOAA提供的美国加利福尼亚州某风电场的数据进行案例分析,证明了所提方法的有效性。试验结果表明,与BP神经网络、自回归积分滑动平均模型(ARIMA)模型和LSTM模型相比,LSTMAttention模型具有更高的预测精度,证明了该方法的有效性。 相似文献
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对地攻击是无人机在现代战场中的重要应用之一。以无人机为平台,以激光制导炸弹为武器,在满足对目标进行连续照射的前提下,研究了投放武器后无人机的航路规划问题。以攻击后无人机航路必须遵守的3条原则为基础,得出了3种可行的航路方案。通过仿真,验证了3种方案的可行性。通过对3种方案优缺点的比较,得出了每种方案的优、缺点。 相似文献
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太阳能/氢能无人机总体设计与能源管理策略研究 总被引:2,自引:2,他引:2
针对小型低空长航时电动无人机需求,给出了太阳能/氢能混合能源动力系统集成方案和小型低空长航时无人机构型。针对典型任务剖面,综合考虑太阳能电池和氢燃料电池特性,提出了一种考虑全机重量能量耦合关系的总体设计方法和任务剖面驱动的能源管理策略;建立了能源系统模型,给出了能源控制流程,开发了能源管理仿真平台。以1.5 kg任务载荷为例,完成了无人机总体方案设计,仿真分析了各种能源特性对飞行结果的影响。结果表明:能源管理策略能够根据任务剖面的要求合理配置能源系统的功率,满足各阶段的功率需求;无人机在冬至日航时为21 h、夏至日可实现跨昼夜飞行;在能源系统重量相同情况下,该混合能源无人机的航时分别是纯锂电池无人机和燃料电池无人机的5.5倍和1.2倍。 相似文献
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低雷诺数下空气黏性效应突出,翼型表面普遍存在层流分离现象,相比常规雷诺数情况气动特性显著恶化。采用带预处理的Roe方法求解非定常可压缩Navier-Stokes方程的数值模拟技术和低雷诺数低湍流度风洞油流显示试验技术,对FX63-137翼型不同雷诺数下气动特性和流动结构展开深入研究。通过风洞油流显示试验可以清晰获得低雷诺数层流分离流动的两道油流汇集线。数值模拟结果表明其分别为时均化主分离线和二次分离线,两种结果定性定量均吻合较好,证明了本文的研究方法有效可靠;雷诺数从500 000降至20 000,翼型气动特性和层流分离流动结构均发生显著的变化,伴随阻力系数剧增和升力系数剧降,时均化流动结构从附体至出现经典的长层流分离泡,并最终演化为后缘层流分离泡,相应的两种分离泡的非定常流动结构也存在显著差异;对于阻力系数和升力系数而言,存在不同的临界雷诺数,因为导致阻力系数剧增的机理在于经典长层流分离泡的产生使翼型压差阻力大增,而造成升力系数剧降的主要原因在于后缘层流分离泡使得等效翼型后部弯度减小;非定常结果显示正是由于翼型表面漩涡周期性的生成与脱落,才造成了低雷诺数下升力系数的周期性波动。翼型上表面主分离涡即将脱落时,流线在后缘附近再附,升力系数达到峰值;而当流体从下表面向上卷起二次分离涡时,尾部流线大尺度分离,升力系数降至谷值。 相似文献
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