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271.
基于RBF神经网络的FADS系统及其算法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
以典型的十字形布局的大气数据传感系统及其跨声速应用为研究对象,基于RBF神经网络,设计了新的FADS算法和故障检测处理方法。将测压点按不同功能进行精细的划分和组合,形成更加精简、目的性更强且相互独立的RBF网络处理子模块,利用各子网络模块提供的冗余特性,使用基于故障特征向量表的方法,实施简单而有效的故障检测与处理。仿真验证表明,迎角与侧滑角的测量误差不大于0.5°,且故障检测是有效的。 相似文献
272.
未来的测量与质量控制技术的发展,将致力于贯穿产品制造周期的每一个阶段,从产品设计、工艺装备、加工制造、现场质控、质量验证一直到后期测量数据分析与知识积累、产品再造等全程全领域。同时,未来的测量技术要追求更好的效益、简易性与系统融合能力,利用自动化、可视化、数字化和信息化,实现产品生命周期中的数据整合和统一,将来自不同测量系统、不同环节的测量数据转化为有价值的直观信息,并实现共享,从而为未来的调整与改进提供数据依据与指导。6月12日CIMES2012将在北京隆重开幕,本刊特邀请海克斯康、雷尼绍、法如、迈卓诺4家测量厂商的高层领导就各自公司的展品、产品优势、研发特色、行业应用以及发展方向发表观点。 相似文献
273.
航空发动机质量的好坏直接影响飞机飞行的可靠性,本文研究了航空发动机全寿命周期过程中产生的各种质量数据;为了有效集成和共享数据信息,以发动机的组成要素为依据,对数据信息进行分类分析,并将质量信息分为产品类、组件类、零件类;最后建立了质量数据信息系统体系结构,实现了航空发动机质量数据从采集、分类、传递到共享达到集成化的管理。 相似文献
274.
目前,国内外对于民用飞机大气数据系统的研究多集中于大气数据计算机和皮托管气动特性方面,而鲜有关于大气数据模块对大气数据系统提供有效数据的研究。为了研究大气数据模块对民用飞机压力管路和数据精度的影响,以机上管路和高度参数建立模型,对大气数据惯性基准系统中大气数据模块的组成结构、工作性能进行分析,得到 CRJ200、G450 和 G550 三种机型的大气测试数据,并找到造成不同误差范围的原因。结果表明:装有大气数据模块的 G450 和 G550 机型能够有效提高飞机的渗漏精度,实时反映民用飞机的大气数据信息;大气数据模块的使用对管道变形、渗漏以及数据精度等问题有重大改善,可为民用飞机大气数据系统设计提供参考。 相似文献
275.
1 ACMS和QAR数据监控的现状
目前飞机状态监控使用的主要数据形式是以ACARS空地数据链传输的各种形式的报文,包括位置,距离, OOOI信息,AOC通讯短信等等,供航司飞行、运控、机务等各个部门使用,飞机故障状态监控主要使用的是DFD报文(ACMS报文)和CFD报文(故障报),DFD报和CFD报在所有报文中的内容... 相似文献
276.
针对发动机限制保护控制问题,提出了一种基于数据驱动的改进无模型自适应限制保护控制方法。以主回路闭环系统为设计对象,通过在常规无模型自适应控制律的准则函数中增加误差变化率,使超限保护系统具有更快的响应速度,给出了改进后系统的稳定性条件,并采用临界比例度法进行了控制器参数整定。仿真结果表明:在不同工作点,所设计的改进无模型自适应限制保护控制器相比常规无模型自适应限制保护控制器,最大超限平均减小2.97%,响应时间平均缩短2.30s,实现了发动机超限后的迅速回调,保证了发动机系统的安全运行。 相似文献
277.
未来战争是智能化的战争,未来导弹的发展必然呈现智能化趋势。针对导弹智能化需要具备的智能感知、智能决策、智能控制、智能协同和智能突防等五方面特征,分析了惯性技术的作用和发展需求,颠覆性创新技术的不断涌现,也推动了新原理、新材料、新技术在惯性技术领域的应用。本文提出了需要突破的关键技术,包括惯导系统大数据应用技术、惯导系统容错及系统重构技术、智能协同导航系统的时空基准统一技术、以惯性系统为基础的信息集成技术等关键技术,并对适应未来网络协同作战的智能导弹导航控制需求提出了对策建议。 相似文献
278.
本文介绍了一种全微计算机化的两坐标数显与数据处理系统。系统实现了机、光、电的一体化。在坐标信号的提取与读出过程中,用计算法和CRT显示代替了传统的电子细分和可逆计数器;12种基本测量软件及其35种组合软件、6种专用测量软件可以实现工件二维坐标的绝大部份测量任务,在少数情况下也可由用户编程,实现某些特殊的测量功能。 相似文献
279.
本文从压电石英的结构入手,付石英的18种一次转角和36种二次转角切型进行了分析和归纳,提出并实现了一种用微机对任意切型的一、二次转角晶片X光定向数据进行计算的方法,其结果与实际十分吻合。 相似文献
280.
近年来数据同化(DA)被引入湍流动力学研究中,通过融合实验测量和数值计算,提高了实验测量的精度和广度,改善了数值模拟的预测性能。实验观测、预测模型和同化算法是数据同化的三要素,湍流研究中的实验观测包括热线风速仪、粒子图像测速法(PIV)、压力传感器等局部测量数据,预测模型主要指流动控制方程及湍流封闭方程,而同化算法包括贝叶斯推断、集合卡尔曼滤波(EnKF)、伴随等。稳态数据同化一般结合雷诺平均Navier-Stokes (RANS)模型方程,从重新标定模型常数、修正涡黏模型方程形式误差、修正雷诺应力项等方面着手。非稳态的数据同化一般包括四维变分(4DVar)等时间连续的数据同化方式以及顺序数据同化。4DVar通过时间正向和逆向积分迭代,存储量和计算量都非常大。顺序数据同化不需要时间逆向积分,可以在若干时刻对实验观测进行间断地植入,正向求解整个系统。另外,随着人工智能的飞速发展,湍流数据同化研究也向智能化迈进。对于纯数据驱动的湍流机器学习,其缺乏物理本质的约束,而基于物理信息的机器学习在物理本质上与数据同化是一致的。 相似文献