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991.
992.
根据美国路易斯安娜州立大学飓风研究中心对古斯塔夫(Gustavo)飓风的实测资料,首先采用传统方法统计出不同高度处强风的基本参数特性,然后运用轮次法对不同高度、时距和起始点的风速样本进行非平稳特性检验,最后基于希尔伯特-黄变换(HHT)方法对于呈现非平稳特性的风速序列进行经验模式分解(EMD)和时-频-谱联合特征分析.分析发现,飓风的湍流强度和积分尺度较良态风场相差较大,并且其平均风速也极不稳定;通过轮次法对不同高度和时段的风速时程检验发现,非平稳特性与高度和统计时段大小密切相关,相应的10min时距的风速样本也存在非平稳特性;HHT对非平稳风速序列分析结果表明,飓风的非平稳特性主要是由时变的平均风速引起,其能量和频率随着时间的变化明显,并且主要能量集中在0.05~0.2Hz频段内,但EMD分解和Hilbert谱结果表明高频能量同样不能忽略.最终得出的结论为:基于传统的分析方法可以很好地获得基于平稳假定的飓风统计参数,但不能获取其非平稳信息,而轮次法和HHT方法是识别非平稳和分析其时频谱联合特性的良好方法. 相似文献
993.
快速、准确、鲁棒的轨迹生成方法可以增加任务的安全性与可靠性,极大地降低成本。针对亚轨道飞行器返回段特点,引入"伪控制量"、"末端进场走廊"等概念,分别采用高斯伪谱法和向前拉道伪谱法进行了返回轨迹快速优化研究,比较了两种伪谱法在处理复杂问题时的能力。仿真结果表明,向前拉道伪谱法不适合处理含控制量约束的问题,而高斯伪谱法在满足各种约束条件下,能够快速准确地生成亚轨道飞行器返回轨迹,同时验证了结果的可行性与最优性。 相似文献
994.
995.
研究了两种共面椭圆轨道最优转移方法--基于单纯推力的双脉冲对称转移和基于气动力辅助变轨技术的协同机动方法。推导了双脉冲对称转移问题中转移椭圆轨道的求解公式,采用遗传算法求解最优变轨点位置,给出了变轨脉冲的计算方法。将气动力辅助对称转移过程分为3段:真空飞行段、大气飞行段、真空飞行段。以能量最小为性能指标,将大气飞行段轨迹优化问题转化为标准最优控制问题模型,并利用Gauss伪谱法进行求解,得到“巡航+滑行+巡航+滑行”的大气最优飞行轨迹。最后对两种转移方法进行详细比较,指出初始椭圆轨道近地点越接近大气层,气动力辅助对称转移方法比双脉冲对称转移方法越节省能量。 相似文献
996.
《北京航空航天大学学报》2012,38(8)
针对在薄壳结构上层合压电传感器与作动器的智能结构系统进行振动控制问题,提出了一种专用的数字电路化智能元仿真模型进行振动特性分析的新方法.以压电悬臂梁系统为例,利用有限差分方法将主体结构、压电传感信号及压电控制力矩的动力学偏微分方程转化为智能元差分方程;建立基于Newmark-β积分方法的智能元数学矩阵模型;在DSP数字电路系统上设计智能元仿真系统;对不同差分密度和积分时间步长下系统各个模态的输出特性进行了分析,并与相关文献中采用不同控制方法的模拟电路仿真结果进行了比较,取得了更精确的结果.该方法为压电结构系统的振动特性仿真分析提供了新途径. 相似文献
997.
针对在薄壳结构上层合压电传感器与作动器的智能结构系统进行振动控制问题,提出了一种专用的数字电路化智能元仿真模型进行振动特性分析的新方法.以压电悬臂梁系统为例,利用有限差分方法将主体结构、压电传感信号及压电控制力矩的动力学偏微分方程转化为智能元差分方程;建立基于Newmark-β积分方法的智能元数学矩阵模型;在DSP数字电路系统上设计智能元仿真系统;对不同差分密度和积分时间步长下系统各个模态的输出特性进行了分析,并与相关文献中采用不同控制方法的模拟电路仿真结果进行了比较,取得了更精确的结果.该方法为压电结构系统的振动特性仿真分析提供了新途径. 相似文献
998.
RBCC可重复使用运载器上升段轨迹优化设计 总被引:1,自引:0,他引:1
针对火箭基组合动力(RBCC)可重复使用运载器(RLV)轨迹多段、多控制变量、推力与飞行轨迹耦合,飞行轨迹设计困难的问题,提出了基于高斯伪光谱方法的数值优化求解模型和求解方法,并获得满足要求的上升段燃料最省轨迹。将该轨迹分为3部分,分别由引射火箭、亚燃冲压和超燃冲压发动机提供动力,以攻角和燃料秒流量为控制变量,根据轨迹任务和各模态发动机启动及工作条件建立优化模型、设定各段末端和路径约束,利用高斯伪谱法求解最优轨迹并利用特殊方法计算边界控制变量。通过与传统方法所得轨迹的对比表明,所建立的优化模型和方法可快速求解出RBCC运载器上升段最优轨迹,优化结果符合RBCC运载器工作特点。 相似文献
999.
针对深空环境中卫星编队自主队形重构的机动问题,设计了队形重构过程中的实时重规划方案。在每次重规划过程中首先用Legendre伪谱法将当前时刻到终端时刻的重构问题离散化为非线性规划问题;其次,根据卫星编队飞行队形重构的特点,使用协同进化粒子群(CPSO)方法对每次重规划进行求解,该方法既避免了传统优化方法对复杂问题梯度的求解,又能在整个优化过程中保证约束条件的满足,并且能够事先为粒子群的进化提供大致方向,极大地提高了每次重规划的计算速度;最后,提出了重构过程中具体的重规划策略,以保证队形重构的顺利进行。仿真结果表明,与传统的控制方法相比,在重构过程中,该方法能够在初始给定轨迹的基础上进一步优化,可以有效降低重构过程的能量消耗,并能够避免重构过程中碰撞的发生。 相似文献
1000.