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961.
中继星天线指向控制中捕获参数的确定方法 总被引:2,自引:0,他引:2
为了获得中继星的星-星指向控制中天线捕获所需设计参数,对中继星和用户星之间的运动关系进行了分析计算。分析结果表明,天线捕获时间是用户星相对中继星运动速度的函数,因此,也分析计算了用户星相对中继星的运动速度,最终给出了中继星天线捕获时间、捕获速率和用户星运动速度以及扫描螺距之间的关系曲线和公式。 相似文献
962.
在分析数据链信息传输过程的基础上,运用排队理论对影响数据传输延迟的系统服务时间和排队等待时间进行建模;并提出了一种基于"当前"统计模型的数据传输延迟补偿的自适应卡尔曼滤波方法.仿真结果表明,该数据传输延迟误差补偿方法不仅使目标测量误差明显降低,而且大大提高了对目标的截获概率. 相似文献
963.
惯导系统初始对准一般采用卡尔曼滤波器对初始姿态误差角进行估计,而在设计卡尔曼滤波器之前通常要对系统进行可观测性分析,确定卡尔曼滤波器的效果。捷联惯导系统的卡尔曼滤波模型在传递对准时,为线性时变系统,而线性时变系统的可观测性分析比较困难。文中采用一种依据系统矩阵的奇异值确定状态可观测度的方法对基于“速度+姿态”快速传递对准的卡尔曼滤波模型进行可观测性分析,结果表明该方法可直接简单地实现系统状态的可观测度分析。 相似文献
964.
965.
以时域有限差分法(FDTD)计算了不同后掠角的后掠翼和三角翼的雷达散射截面(RCS),并对其分布情况进行了分析;计算了不同后掠角的后掠翼和三角翼在多个频段的RCS,并按照不同的威胁判断求出平均值,得出RCS随频率的变化情况。通过分析RCS随方位和频率的变化情况,研究了外形隐身技术运用的一般原则,并探讨了吸波材料所需的最佳吸收频率和涂覆位置。通过对简化情况的分析,对雷达隐身技术运用的一般原则进行了讨论,对于实际的复杂工程实践有重要的参考价值。 相似文献
966.
针对深空测控通信任务中,空间时延和地球自转使大型地面天线窄波束不能覆盖对应的轨道区域导致的通信链路质量恶化甚至中断的问题,提出了在波束波导馈电的多反射面天线中,通过改变收发馈源位置使上下行波束峰值分离并指向不同的位置实时改善通信链路质量的方法,给出了波束波导馈电系统中馈源位置与波束分离以及增益损失的关系。该方法可以准确地预计并通过改变上行发射馈源的相对位置,使上下行波束按照要求指向不同的位置以减小天线上行链路增益损失。以35 m深空测控通信天线为例进行仿真,在Ka波段34 GHz频率,当上下行链路波束分离达0.032 72°时,增益损失小于4.25 dB。该方法也可用于确定馈源的位移量来修正由于反射面天线结构变形或复杂的多反射面系统镜面位置误差等造成的天线波束误差。 相似文献
967.
高速运载器燃油热管理系统优化 总被引:2,自引:0,他引:2
燃油热管理系统设计随着运载器多电化与机载高能电子设备的发展已经得到高度重视,其中燃油的热承载能力是最关键因素。针对喷气推进式高速运载器,提出了一种大范围、多任务的燃油热管理系统多目标优化配置方法,其以热沉利用率最高和燃油质量代偿损失最小为目标函数,以循环回路的燃油最大质量流量、冷却水携带量和机载热负荷发热量为优化变量,采用改进的遗传算法NSGA-Ⅱ,在不同飞行任务规划下进行双目标优化设计,所获得的目标函数Pareto最优解集,满足预期的燃油热管理系统模式选择原则,且通过分析优化变量与优化目标间的相关性,可以量化燃油热管理系统优化配置准则与可达到的最小燃油质量代偿损失,可应用于支持多热沉重构的机载高效燃油热管理系统。 相似文献
968.
遗传算法在车间批量生产计划问题中的应用 总被引:8,自引:0,他引:8
随着我国市场经济的发展,高产值已不再是企业追求的主要目标,而准时生产准时交货的(Just in tyime,JIT)生产则成为企业在市场中取胜的必备条件,因而体现JIT思想,与交货期有关的提前/拖期问题成了新的研究热点。本文简要介绍了目前生产计划提前/拖期问题的研究状况,建立了一个该问题的数学模型,在此基础上,应用遗传算法,对交货期窗口下的提前/拖期问题进行了研究,并在计算机上得以仿实现。仿真结果表明,该算法不受问题规模的限制,对于解决大规模复杂的问题更显示出其优越性,为MRPⅡ与JIT思想在车间作业计划上的结合提供了有利工具。 相似文献
969.
970.
基于LSTM循环神经网络的故障时间序列预测 总被引:4,自引:0,他引:4
有效地预测使用阶段的故障数据对于合理制定可靠性计划以及开展可靠性维护活动等具有重要的指导意义。从复杂系统的历史故障数据出发,提出了一种基于长短期记忆(LSTM)循环神经网络的故障时间序列预测方法,包括网络结构设计、网络训练和预测过程实现算法等,进一步以预测误差最小为目标,提出了一种基于多层网格搜索的LSTM预测模型参数优选算法,通过与多种典型时间序列预测模型的实验对比,验证了所提出的LSTM预测模型及其参数优选算法在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性。 相似文献