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51.
针对某新型靶机出现的发动机空中停车故障,对测控站记录数据进行分析,发现了转速采集系统和ECU控制系统存在的缺陷,并提出了解决措施。 相似文献
52.
随着技术的发展及战场环境的日益复杂化,拦截机动目标的需求越来越大。然而传统制导律在拦截机动目标时存在制导精度差、末端过载突变的问题,故提出了一种基于分数阶微积分理论的最优导引律。首先,介绍了分数阶微积分的定义、性质及其数字实现方法;然后,分析了弹目相对运动关系,通过分数阶变阶次建模和最优控制理论推导出了分数阶导引律;最后,仿真结果表明:与传统比例导引法相比,所设计的分数阶最优导引律能够保持比例导引法良好的追踪性能且拦截时间能够缩短2s,末端过载值趋近于0。该方法解决了传统比例导引法在末端由视线角速率发散而导致的末端过载突变问题。 相似文献
53.
采用二烯丙基双酚A(Ortho-dially Bisphenol A,以下简称O-DABPA)对T型双马来酰亚胺(Bismaleimide,以下简称BMI)树脂进行改性,并用红外光谱(Fourier TransformInfrared,以下简称FT-IR)、差式扫描量热仪(Differential ScanningCalorimetry,以下简称DSC)对改性前后的树脂结构及固化反应进行测定,利用热熔预浸法对改性BMI树脂制备预浸料,考查了预浸料的力学性能及高温下的弯曲性能。结果表明,在175℃下二烯丙基双酚A和T型双马来酰亚胺树脂质量比为1∶1,反应时间为1 h时,改性BMI树脂制备的预浸料工艺性良好,单向板层间剪切强度为84.86 Mpa,在240℃时,弯曲强度及模量分别为1 326.41 MPa和120.31 GPa,强度保留率为76.73%。 相似文献
54.
目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括:基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪. 相似文献
55.
56.
57.
李京菁 《民用飞机设计与研究》2021,(4):118-125
基于建立的复合材料渐进失效模型(PD model),通过引入机织复合材料纤维束波动形态特征,对PD模型进行了修正。通过与实验结果及其它模型结果的对比验证了修正后模型的有效性。同时,采用PD模型系统,全面地分析了平纹机织复合材料的几何参数包括波动角、编织角、总体纤维体积分数对其力学性能的影响,获得了机织复合材料力学性能随几何参数变化的趋势。其中指出Graphite/Epoxy机织复合材料由于其纤维与基体模量差异性较大而造成其力学性能相较于E-glass/Epoxy机织复合材料受波动角的影响较大;编织角对机织复合材料面内力学性能的影响更为显著,面内力学性能随编织角的变化以一种波动形式出现;机织复合材料的总体纤维体积比越大,纤维束的力学性能就越强,机织复合材料的力学性能也就越强,且这一增长趋势接近于指数增长。 相似文献
58.
59.
针对通信拓扑切换条件下的多飞行器协同拦截问题,提出了一种基于扩张状态观测器的协同制导方法。建立协同制导设计模型,将协同拦截问题转换为视线稳定条件下的剩余飞行时间调节问题。为解决机动目标状态不确定的问题,将目标的状态视作扰动,设计扩张状态观测器来估计机动目标的状态,并在制导律中对目标的机动进行补偿。利用有限时间一致性理论进行一致性控制协议的设计,实现各飞行器剩余飞行时间的有限时间一致,并利用Lyapunov稳定性理论分析通信拓扑切换情况下闭环系统的有限时间稳定性,给出了系统一致收敛时间。仿真结果表明,在通信拓扑变换的情况下,设计的观测器能够有效估计目标状态,且协同制导律能够满足对剩余飞行时间的控制要求,进而实现协同拦截。 相似文献
60.
粒子滤波是一种基于贝叶斯估计理论和蒙特卡罗理论的实时目标跟踪方法,具有较为灵活的并行化跟踪方式,能够较好地维持跟踪目标的假设状态,具有较好的跟踪效果和鲁棒性。上升段飞行器目标飞行视频图像跟踪是火箭等目标飞行监控的重要阶段,但现阶段对飞行器上升段的视频图像跟踪主要依靠人工手动操作云台控制器,实现视频图像中的飞行器跟踪,跟踪图像存在跟踪滞后、画面抖动等现象,跟踪效果受人为因素影响较大。本文提出一种基于粒子滤波方法的上升段飞行器目标视频图像跟踪方法,建立飞行器目标粒子滤波跟踪模型实现对飞行器目标的识别和跟踪,在识别和跟踪的基础上建立云台控制模型,通过对云台的智能控制获得飞行器上升段的高质量图像。采用火箭发射的视频图像作为模型验证的实验数据,检验飞行器目标的跟踪效果。 相似文献