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61.
以太阳活动低年冬季为代表,利用二维中低纬电离层理论模式模拟低纬电离层f0F2夜间增强现象,探索在赤道异常驼峰纬度附近形成该现象的可能因素或物理机制,模式在给定磁子午面内解等离子体输运方程,给出电子及各离子的浓度,速度的时空分布。在所考察条件下,低纬驼峰纬度附近f0F2模式值夜间出现了明显的增强特征。 相似文献
62.
三频GPS改正电离层折射误差高阶项的方法 总被引:3,自引:0,他引:3
在研究电离层折射对GPS测量的影响及电离层折射误差模型的基础上,采用电离层折射误差双频改正方法,针对GPS现代化和Galileo计划中增加的第三个民用导航频率,提出了运用三频观测值将电离层折射误差改正至二阶项的方法;并系统地推导了三频载波相位观测值无电离层折射组合方程,从而进一步提高了GPS的定位精度。 相似文献
63.
提出采用加速度反馈方案,在无需加大系统带宽的情况下提高系统的动态刚度,从而提高了系统对周期性干扰的抑制能力。仿真结果表明,与传统PID控制相比,采用加速度反馈确实能够较好地抑制系统中的周期性干扰。 相似文献
64.
单激励直线行波超声马达定子振动特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用弹性动力学理论对半无限长弹性细长梁进行了分析,得出在弹性细长梁上激励出大振幅弯曲行波振动的条件,对以此为基础研制的直线超声行波马达的定子进行了振动特性分析,着重分析了行波反射对定子振动状态的影响,认为一般情况下定子上的振动是含有驻波场的行波,并对不同反射系数条件下的定子振动波形进行仿真,最后通过实验研究了驻波场对超声马达驱动特性的影响. 相似文献
65.
66.
针对航空发动机薄壁结构热声疲劳问题,采用耦合的有限元/边界元法,对GH188薄壁结构进行动力学响应计算,采用改进的雨流计数法和Morrow平均应力模型,结合Miner线性累积损伤理论对薄壁结构疲劳寿命进行了预估。基于高温行波管试验器开展了GH188薄壁结构高温声激振疲劳试验研究,获取了薄壁结构在不同温度和声载荷作用下的模态频率、应力/应变响应和疲劳寿命结果。仿真计算结果与试验结果对比分析表明:数值仿真对结构破坏位置判断准确,破坏位置均为结构根部,结构1阶热模态频率具有一致性,误差0.49%~2.09%之间,X方向应力响应峰值集中在基频附近,随温度升高,结构发生软化刚度下降,响应峰值向左发生偏移,且预测水平与试验一致,误差在1%~3%之间,验证了薄壁结构热声响应计算方法与计算模型的准确性。结构疲劳寿命随温度和声压级的上升而均呈现下降趋势,疲劳破坏时间的预估值与试验结果在一个量级之内,误差在3~3.5倍之间,满足工程级寿命预测要求,验证了薄壁结构热声疲劳寿命预估方法的有效性。 相似文献
67.
68.
针对"长机-僚机"近距编队队形因风场扰动而不能保持期望队形的问题,首先,提出了一种自适应队形保持控制的方法,该方法可用于抵消因风场不确定性对无人机的横侧向和前行方向所产生的距离误差,同时能够保持无人机编队稳定飞行。其次,由于风场的不确定性会引起"长机-僚机"之间的动力学发生变化,因此设计了一种基于"长机-僚机"相对运动模型的自适应控制律用以估计风场在3个方向的大小,进而控制无人机之间的相对运动以消除风场不确定性所产生的距离误差并保持速度的一致性,最终实现保持期望的队形。再次,通过构建合理的李雅普诺夫函数,证明无人机编队在风场干扰下能够保持编队稳定飞行,同时"长机-僚机"之间相对横向、横侧向以及纵向的距离误差均接近零。最后,通过仿真验证:所提出的自适应控制方法具有良好的鲁棒性,这为工程实践提供理论依据。 相似文献
69.
火星电离层探测 总被引:1,自引:1,他引:1
火星已经成为深空探测的重要目标之一, 登陆火星并在火星生存是人类探测火星的终极目标, 因此电离层是必须了解的火星电磁环境. 火星电离层探测包括直接探测和间接探测. 直接探测精度高, 有较高的空间分辨率, 但是观测时间短, 无法提供长期稳定的探测结果. 对火星电离层的间接探测结果主要来自无线电掩星探测和顶部雷达探测. 无线电掩星探测可实现对火星电离层整个电子密度剖面的长期稳定探测, 但其空间水平分辨率较低, 且可探测的电离层太阳天顶角范围受到地球与火星轨道的限制. 顶部雷达探测对火星电离层的探测具有很高的时间分辨率和空间分辨率, 且同样可进行长期稳定探测, 为火星电离层研究提供了最新的支持. 通过对火星电离层探测的基本方法及典型观测结果的分析, 提出通过几种探测方法适当结合的方式, 同时对火星电离层进行观测, 能够大大推进对火星电离层的研究. 相似文献
70.
现有ΔLOD(Delta Length-Of-Day,日长变化)预报模式在进行周期项与残差项拟合分离时,通常没有考虑LS(Least Squares,最小二乘)拟合序列的端部效应,预报精度难以取得较大提高。针对端部效应现象,首先采用时间序列分析模型在ΔLOD序列两端进行数据延拓,构成一个新序列,然后用新序列求得LS外推模型系数,再结合LS外推模型和NN(Neural Network,神经网络)对原始ΔLOD序列进行预测。算例表明,在ΔLOD序列两端增加延拓数据,能有效改善LS拟合序列的端部效应;端部效应改善的LS+NN模型的预报精度明显优于常规LS+NN模型,精度最大提高了17.86%。该方法不仅适用于LS+NN模型,也适用于LS外推模型与其他模型的组合。 相似文献