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目前对于扑翼和扑旋翼飞行器的研究主要致力于实现仿生拍动模式的机构设计和气动特性分析,对昆虫翅的研究主要在微观尺度的生物学构成以及材料和力学特性。采用主成分分析法可建立昆虫翅展向抗弯刚度与几何形态参数之间的关系。以仿蜻蜓翅的扑翼设计为例,根据蜻蜓翅脉的分布可设计具有几何相似性的扑翼模型,进而基于蜻蜓翅的展向抗弯刚度实验结果建立仿蜻蜓翅扑翼设计的刚度相似性准则,以刚度相似性为约束对扑翼进行结构优化,分别制作了仅具有蜻蜓翅刚度相似性的矩形扑翼(JX-翼)、仅具有蜻蜓翅几何相似性的扑翼(JH-翼)、基于蜻蜓翅几何相似性和刚度相似性的仿生扑翼(GD-翼),并采用扑旋翼模型分别对这3种扑翼在5~15 Hz的拍动频率范围内进行了升力测试实验。结果表明,基于几何相似性及刚度相似性设计的GD-翼在12.5 Hz拍动频率时产生的升力比仅基于刚度相似性的矩形JX-翼提高25%,在低于6.5 Hz时与仅基于几何相似性设计的JH-翼相近,但在高于8 Hz时比JH-翼的升力大2倍以上。基于蜻蜓翅的几何相似性和刚度相似性的扑翼结构设计方法为提高仿生扑翼和扑旋翼的气动升力和效率提供了新的路径。 相似文献
455.
基于LOFAR谱图的主成分分析法是目前用于对水下目标识别的重要方法之一,文中详细分析了该方法的基本原理和具体应用过程,并对潜艇辐射噪声的实测数据进行了仿真和分类试验,给出了仿真图和试验结果.结果表明,运用该方法对水下目标进行识别的识别率较高. 相似文献
456.
针对低信噪比下,基于传统统计特征的雷达信号识别方法对复杂调制信号类型识别性能不高,因而处理复杂度高的问题,提出一种基于卷积神经网络的雷达辐射源信号稳健识别方法。该方法通过提取信号的瞬时相位特征,获得变换域的表征信号,将其作为卷积神经网络的输入,实现雷达辐射源信号的快速识别。针对瞬时相位特征对于信噪比敏感的特点,采用主成分分析方法对信号特征域进行降噪处理,提升模型对噪声的稳健性。通过仿真实验验证了所提出方法在不同信噪比下对7种调制信号类型的识别性能,通过理论分析及不同方法的实验对比,验证了算法具有耗时较短、识别准确率较高、噪声稳健性好等优势,具有良好的工程实用性。 相似文献