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231.
本文主要研究了计算机网络控制电动密集架的动力系统、安全保护措施和数据库管理的功能特点。 相似文献
232.
233.
小型电动无人机续航性能提升方法研究 总被引:1,自引:0,他引:1
电动无人机是目前无人机领域的一个重要组成部分。从作战技术指标出发,着重讨论了电动无人机的续航时间,给出了续航时间与气动参数之间的关系。以遗传算法为工具,进行了无人机总体参数的多目标优化,获得了提高无人机续航性能的最佳总体参数组合。以某型近程无人机为例进行了计算,实例结果表明,本方法是合理的。 相似文献
234.
负载扰动对电动舵系统有着很大的影响,进而影响飞行器的飞行过程。为了解决这个问题,本文提出一种滑模变结构方法来控制电动舵系统。为了验证所提出的控制方法,给出了在不同的参数条件下的仿真结果。仿真结果表明本文所提到的控制方法对负载扰动有很好的鲁棒性。所以这种方法适合飞行环境复杂和负载变化剧烈的飞控系统。 相似文献
235.
电动无人机动力系统优化设计及航时评估 总被引:4,自引:3,他引:4
为提高电动无人机续航性能,针对动力系统进行了优化设计,并提出了相应的航时评估方法.首先采用涡流理论优化设计了小型螺旋桨,再通过实验测试优化选取了与螺旋桨高效率匹配的电动机.同时,考虑到锂离子电池放电倍率及电压降低对放电时间的影响,建立了恒功率条件下电池放电时间计算模型.最后,根据优化得到的动力系统和电池计算模型,推导出有弯度机翼的电动无人机航时公式.某电动飞翼布局无人机飞行试验结果显示,优化得到的动力系统具有较高的效率,测试得到的无人机续航时间与评估得到的理论值误差为12%,在允许误差范围内吻合较好. 相似文献
236.
237.
基于BOWA小脑模型的高精度稳定 电动加载系统 总被引:1,自引:0,他引:1
随着电动加载系统的不断发展,对控制精度、动态特性和稳定性提出了更高的要求,常规的小脑模型(CMAC)和PD控制相结合的复合控制策略难以满足加载指标要求。针对无人机舵机电动加载系统的控制需求,提出了一种基于平衡学习、最优权值和自适应学习率的新型小脑模型(BOWA-CMAC)复合控制策略,它在保留小脑模型算法正常学习过程的同时,避免了算法的过学习现象,保证了系统的稳定,同时提高了跟踪精度和动态特性。仿真和实验结果表明,BOWA-CMAC复合控制策略具有很强的鲁棒性,抑制了加载系统的多余力矩,保证了系统的稳定性,有效提高了系统的跟踪精度和动态特性,非常适合于实时控制。 相似文献
238.
239.
为解决电动固定翼四旋翼复合布局无人机(eHAV)动力系统设计选择缺乏相应理论方法的问题,提出了一套动力系统的建模和优化设计方法。通过推质比计算提出了动力系统需求,利用螺旋桨和旋翼理论建立了螺旋桨的设计和性能计算模型,通过统计分析和1阶电动机模型建立了无刷直流电动机的计算模型,通过电动机与电池电压、电流之间的关系建立了电池选择方法,在经过电压修正的放电特性经验公式基础上建立了无人机航时计算方法。根据动力系统匹配方法,建立了动力系统优化设计流程。对某电动固旋翼无人机动力系统进行了优化设计和选择,结果表明:所建螺旋桨和旋翼模型计算结果与CFD结果的误差在10%以内,电池放电模型与试验数据的拟合度在0.97以上,飞行测试结果表明所提方法选择的动力系统使得无人机航时测试值与设计值误差小于4%,证明了该方法有较高的准确性和可行性。 相似文献
240.