计算机生成兵力中DR算法的实现

随着分布交互仿真系统的发展 ,计算机生成兵力中的DR算法的实现就显得非常重要。讨论了DR算法在DIS中的原理和关键技术。提出了一种DR算法的实现方法。     

基于dSPACE和三菱IPM的电机控制平台保护

电机控制中常见的控制芯片有DSP、ARM、单片机等。这些都需要根据设计的算法进行手工编程,开发周期较长。半实物仿真系统dSPACE针对这类问题提出了很好的解决方案,大大缩短了开发周期。从原理上介绍了电机控制的硬件保护和软件保护,并分析了智能功率模块IPM死区保护和dSPACE死区模块具体实现时产生的冲突。提出一种协调电路解决此问题。理论分析与制作的控制板试验结果表明,此方法可同时满足死区保护和硬件保护要求,实现IPM的正常工作。     

大型民机复合材料整体油箱表面防护分析与设计

基于腐蚀环境和防护要求,对民机整体油箱腐蚀产生的原因进行了分析,并以此为基础,结合复合材料结构特点,阐述复合材料整体油箱材料相容性、结构防腐蚀表面处理要求和油箱积液控制的设计方案。     

车载GPS/DR组合导航系统的数据融合算法

建立了车载GPS/DR(全球定位系统/航位推算)组合导航系统自适应联合Kalman滤波的数学模型,研究了综合运用子系统状态评估、自适应信息分配、误差补偿、迭代扩展Kalman滤波、抗野值干扰、U-D协方差分解滤波等技术来提高精度和可靠性的融合滤波算法;针对滤波发散的问题,引入了一种在线估计观测噪声统计特性的自适应滤波方法.理论分析和半物理仿真结果表明,所设计的算法在精度、可靠性、适应性、实时性等方面效果都很好.      

车载GPS/DR组合导航系统的研究

介绍了车载GPS(Global Positioning System)/DR(Dead Reckoning)组合导航系统的设计,在对GPS/DR组合导航系统中主要误差来源分析的基础上,建立了表示这些误差的数学模型.根据组合系统的数据融合原理,提出一种基于对观测量进行误差补偿的迭代扩展组合卡尔曼滤波算法.对车载GPS/DR组合导航系统提供的实际数据的处理结果表明,该算法在提高GPS定位精度的情况下,能很好地修正DR系统的积累误差,大大提高了组合系统的完整性、可靠性.      

水下运载体航位推算系统初始位置确定方法

为了提高航位推算(DR)系统的初始位置精度,根据水下导航传感器的特点,提出了初始定位时间内基于DR轨迹平移策略的初始位置确定方法,该方法综合了DR和水声定位系统的特点,通过平移DR轨迹,得到了在确定运动趋势约束下的最优轨迹,并依据轨迹求出初始位置.针对某次海试数据,其结果表明:应用本文方法确定的初始位置误差分别为应用平均值法和最小二乘拟合方法的60.2%和77.2%,应用此方法可减小DR误差,并能提高DR/水声组合定位系统的稳定性.      

小型无人机水平导航控制研究

在考虑小型无人机特点和多种导航方法的基础上,研究了利用ＧＰＳ／航路推算组合导航方法针对无人机进行水平导航控制的方案,并针对一种小型无尾无人机进行了导航控制规律设计,仿真结果表明,这种组合导航方法即简单又经济,精度高、实时性强,可靠性好,可以构成具有较强实用性的自主式导航系统。     

DIS系统中的DR算法与参数递推

DIS 作为一项现代仿真技术,在多兵种、多种武器平台的联合作战仿真与训练演习方面有着极其重要的作用,而DR技术是构造DIS系统的关键技术之一.本文首先介绍了采用DR技术的意义及特点,以及通常采用的DR算法.然后介绍一种本文采用的参数递推算法.这种算法基于二阶传递函数思想,含有自然频率和阻尼系数这两个特征参数,特征参数可由前三帧的状态值实时计算得到.文章最后对算法优劣进行了评价,并给出了仿真运行结论.     

圆棒热挤压过程研究

用抛物面速度场,对圆棒热挤压过程进行上限分析。经理论计算和有关试验数据比较,所求得的挤压力具有足够高的精度;并利用所建立的数学模型对挤压过程死区、最佳模角和挤压力进行了系统地研究。     

DR/GPS组合导航系统滤波技术研究

陆用航位推算系统（DR）的精度主要受到里程系数和航向误差的制约,其误差模型本质具有非线性,因此采用非线性滤波算法能显著提高里程系数和航向误差的估计精度。本文将粒子滤波应用到航位推算（DR）/GPS组合导航系统数据融合过程中,对航位推算 (DR) 与GPS组合导航系统中的里程系数误差和航向误差进行辨识估计,并对里程系数和航向进行修正。粒子滤波存在的主要问题是粒子的退化现象严重,本文将量子粒子群优化 (PSO) 算法与粒子滤波相结合,提出了量子PSO粒子滤波算法,该算法采用量子位对粒子进行编码,引入量子旋转门与变异操作保持了粒子集的多样性,通过量子PSO搜索寻优重新分配粒子,使粒子集有效地逼近真实的后验概率分布,从而有效地减轻了退化现象,提高了粒子滤波的精度。跑车实验结果表明,该算法有效地抑制了DR导航系统误差的增长,提高了组合导航系统的定位精度。