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531.
本文基于面元法和有限元法,采用Fortran和Python语言混合编程,开发了求解复合材料螺旋桨稳态流固耦合的自迭代算法,并以某碳纤维桨为对象开展了静态加载变形试验和水动力性能试验,对自迭代算法有限元计算精度和水动力计算精度进行了试验验证。在此基础之上以大侧斜的4383复合材料螺旋桨为研究对象,采用该算法对4383复合材料螺旋桨在设计工况下的螺距角变化量和推力系数差值之间的对应规律进行了研究,结果表明大侧斜的4383复合材料螺旋桨能够有效降低推力脉动。 相似文献
532.
若ARMA模型(B)y_t=θ(B)w_t的驱动白噪声预先给定,则参数的识别是一个线性问题,本文从此观点出发,推导了从已知时间序列{y_t)预估驱动白噪声{w_t}序列的递推算法,由序列{y_t}与递推得到的{w_t}的值,对相关函数作出估计,然后由参数与{y_t}和{w_t}二阶矩的线性关系即可求解出模型的参数,此算法简单快速,并且有良好的精度。 相似文献
533.
跑道路面不平度y(s)的测量结果往往以数字序列{y_n}的形式给出。本文首先引入了ARMA模型分析方法,提出了路面不平离散序列{y_n}的频域与空间域模型。在离散模型的基础上,继而导出了路面不平y(s)的频域与空间域模型,这些模型不仅能很好地表征路面不平特性,而且便于对由路面不平产生的结构振动进行分析。 相似文献
534.
基于E.H.Mamdai等人的模糊控制算法,本文讨论了模糊控制器参数的选择及对系统输出性能的影响。与已有的方法不同,本文注重物理概念的分析,并研究了模糊控制器参数的自调整问题。这是因为基本模糊控制器参数的选择难以同时兼顾控制系统的动静态性能,一般只好采取折衷的方法。为了改善控制系统性能,一种实用的方法是在线调整模糊控制器的参数。文中提出了一种分段式自调参方案,仿真结果表明该方案优于已有的自调参方案。为了达到有效的调参目的,本文给出了模糊控制器参数初始配置的一种关系,并通过仿真,验证了该关系是确切的。最后,基于模糊控制算法的特点,探讨了一种新的模糊控制算法的构思,作为今后进一步研究的问题。 相似文献
535.
本文提出了一种基于知识的PID参数智能调节器。该控制器能根据响应过程中误差大小以及PID参数对系统性能影响的知识实时调整PID参数。仿真试验表明,该控制器具有良好的动静特性和一定的鲁棒性,且控制算法简单,实现方便。 相似文献
536.
一种支持QoS的航空自组织网络无反馈MAC协议建模 总被引:1,自引:0,他引:1
针对航空自组织网络的高动态特性和对高优先级业务的服务质量(QoS)要求,提出了一种无反馈介质访问控制(MAC)协议建模方法及相应的阈值设置方法,以保证高优先级数据分组的时效性及可靠性。首先,对数据分组在接收端碰撞建立时间约束模型,得到信道统计结果与分组成功概率的映射关系;然后,根据不同业务的QoS要求设置接入阈值;最后,实现对不同优先级业务的接入控制。仿真结果表明,在典型空域网络场景下,基于该建模方法的无反馈MAC协议可以为高优先级业务提供QoS保证,即分组成功概率大于99%,端到端延时小于1 ms。 相似文献
537.
为了从单张RGB图像估计出相机的位姿信息,提出了一种深度编解码双路卷积神经网络(CNN),提升了视觉自定位的精度。首先,使用编码器从输入图像中提取高维特征;然后,使用解码器提升特征的空间分辨率;最后,通过多尺度位姿预测器输出位姿参数。由于位置和姿态的特性不同,网络从解码器开始采用双路结构,对位置和姿态分别进行处理,并且在编解码之间增加跳跃连接以保持空间信息。实验结果表明:所提网络的精度与目前同类型算法相比有明显提升,其中相机姿态角度精度有较大提升。 相似文献
538.
为可重复使用飞行器再入提出一种新的鲁棒自抗扰控制方法.针对一般多输入多输出模型,重新定义状态变量后,分别设计各通道的线性扩张状态观测器.之后提出自抗扰控制系统的一套鲁棒分析与设计方法.应用于姿态控制时,引入最速跟踪微分器对姿态角指令进行滤波,以解决倾侧角反转过程中快速性与抗饱和之间的矛盾.仿真结果表明,设计的控制系统解耦效果良好,鲁棒稳定性较强,饱和问题也得到解决. 相似文献
539.
差动活塞式燃气自增压系统参数设计方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对基于单组元肼类物质为工质的液体姿轨控发动机差动活塞式燃气自增压系统,分析了系统的工作原理,提出了系统的参数设计方法,建立了系统的参数设计流程,给出了系统的起动压力计算模型和自锁状态计算方法,并进行了实例研究。结果表明:系统最低起动压力与压力放大贮箱气体腔初始体积、活塞摩擦力和推进剂贮箱初始气垫体积直接相关;系统自锁后,推进剂贮箱压力的设计状态受推进剂贮箱所允许的最大压力上偏差和流量调节器与推进剂贮箱间的压降所约束;推进剂贮箱的工作压力范围是可以根据需要通过燃气自增压系统的设计来保证的。 相似文献
540.
在计算稀疏主成分(PCs)时,由于同时求k个主成分的做法可以减少计算所产生的累积误差,因此提出了基于正则化秩k矩阵逼近的稀疏主成分模型,并设计了求解该模型的块坐标下降法(BCD-s PCA-r SVD)。该算法的主要思想是先把变量按坐标分成2k个块,当固定其他2k-1个坐标块的变量时,求解关于单个坐标块的子问题并给出子问题的显式解,循环地求解这些子问题直至满足终止条件。该算法每次迭代的计算复杂度关于样本个数与变量维数都是线性的,并且证明了它是收敛的。该算法不仅易于实现,数值仿真结果表明,该算法应用到真实数据与合成数据上都是可行且有效的。它不仅使累积误差降低,而且具有较低的计算复杂度,因而可以有效地求解大规模稀疏主成分分析问题。 相似文献