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81.
ASF网格是提高增强型罗兰(Enhanced Long Range Navigation,eLoran)系统精度的重要方法。根据所在网格四个顶点的附加二次时延(Added Secondary Factor,ASF)值通过网格应用算法得到待测试点的ASF值,一定程度上比公式计算的ASF值更准确。在计算过程中,用户四个顶点ASF值的测量误差会传递给用户,同时内插算法本身也会引入误差,此时内插算法的选择尤为重要。本文通过仿真、分析比较几种常用的内插算法,得出结论:反距离插值算法引入的误差最大,双线应插值算法引入的误差最小,而且误差呈现一定层次感,网格从内到外误差逐渐减小。 相似文献
82.
针对高超声速飞行器(HSV)再入过程中强非线性、强耦合、气动参数变化剧烈的不确定性的特点,提出一种基于线性二次型调节器(LQR)和自抗扰控制(ADRC)的高超声速飞行器再入段的姿态控制方法。首先,建立高超声速飞行器再入段线性化模型,并采用LQR方法完成了状态反馈控制律设计。然后,结合自抗扰控制技术,设计了扩张状态观测器(ESO)对系统的模型不确定性和外部干扰进行补偿,大幅增强了系统的扰动抑制能力。最后,将得到的高超声速飞行器再入段LQR自抗扰姿态控制器(LQRADRC)应用于高超声速飞行器六自由度仿真,仿真结果表明本文所提出的控制方法能够快速、精确地跟踪角位置指令,并且对系统不确定性具有强鲁棒性。 相似文献
83.
84.
为提高航空类发动机叶片的自动化磨抛精度,减小复杂曲面叶片加工轨迹控制误差,采用基于六维力传感器的机器人力/位混合控制策略,实现机器人磨抛轨迹的在线修正。搭建以Staubli机器人和ATI六维力传感器为核心部件的叶片磨抛验证平台,通过C++开发上位机,采集磨抛过程中六维力传感器信息并进行Kalman滤波。通过示教确定机器人运动轨迹,对机器人运动轨迹与力传感器信息进行采集分析,确定基于力/位混合控制可以实现机器人运动轨迹的在线修正,为复杂曲面的叶片磨抛轨迹控制提供一种解决方案。 相似文献
85.
为了提高天线指向精度,本文提出了一种星载可动天线的安装误差补偿方法。该方法根据卫星结构坐标系与立方镜坐标系间的关系及立方镜坐标系与天线结构坐标系间的关系,运用欧拉角坐标转移方式,得到对天线安装误差进行补偿的坐标转移矩阵。并且针对安装误差的特点,对坐标转移矩阵进行简化,只需要在轨上注3个参数即可实现对天线安装误差的补偿。仿真结果表明,在安装误差≯1°的情况下,补偿后的指向误差最大值≤0.05°;在安装误差≯0.5°的情况下,补偿后的指向误差最大值≤0.01°,补偿后的指向误差可接受。星载可动天线安装误差补偿方法可有效补偿安装误差对天线指向的影响,上注参数少易于实现。 相似文献
86.
对二维复值金兹堡朗道(Ginzburg-Landau,GL)方程提出一个基于时间分裂的高阶紧致交替方向隐式有限差分格式。本文通过时间分裂法将GL方程分裂成一个非线性子问题及两个线性子问题,对非线性子问题以及其中一个线性子问题均通过精确积分进行计算,并对另一线性子问题构造紧致交替方向隐式差分格式进行数值计算。实际计算中,在每一时间步,利用追赶法求解一族常系数三对角线性代数方程组,从而使得算法既具有较高精度又拥有较快的计算速度。数值实验表明该算法在时间和空间方向分别具有二阶和四阶精度,并模拟了方程的一些动力学行为。 相似文献
87.
二维三轴编织复合材料压缩失效行为的细观有限元模拟 总被引:2,自引:2,他引:0
为研究典型二维三轴编织复合材料(2DTBC)的压缩破坏机理,建立了细观有限元模拟方法体系。提出了反映编织复合材料真实几何特性的单胞模型建模策略,根据Murakami-Ohno损伤理论建立了各向异性损伤模型来模拟纤维束中的损伤起始和扩展行为,通过引入波动系数描述了纤维束的起伏状态,并采用内聚力单元来模拟界面分层。在此基础上,分析得到了二维三轴编织复合材料在压缩载荷下的破坏过程,研究了压缩载荷下纤维束和界面层的损伤演化,探讨了纤维束波动对压缩性能的影响规律。通过与相关试验结果对比,该模型能够准确预测二维三轴编织复合材料在面内压缩载荷下的力学响应和主要失效行为,以及自由边效应。细观失效过程分析结果表明,二维三轴编织复合材料轴向压缩的破坏是由轴向纤维束的纤维压缩失效主导的;横向压缩破坏则是由偏轴纤维束的纤维压缩失效引起的。 相似文献
88.
在三维(3D)运动目标无源定位系统中,无模糊定位最少需要4个观测站。而传统的两步加权最小二乘(TSWLS)及其改进的闭式算法至少需要5个观测站进行求解,当减少一个观测站时,这些闭式算法往往无法提供可靠解。针对这一问题,提出一种最小化观测站数目的到达时间差(TDOA)与到达频率差(FDOA)定位算法。该算法是一种闭式解法并且能够在三维场景下仅使用4个观测站进行定位。该算法分为两步:第1步分离传统的TSWLS算法中未知参数空间,建立了一组新的等式,并且利用加权最小二乘(WLS)算法得到目标位置与速度的初始值;第2步利用泰勒级数展开算法将中间变量线性化,对目标位置和速度初始值进一步校正。理论分析证明了在适当的噪声水平下该算法能够达到克拉美罗界(CRLB)。此外,计算机仿真表明仅使用4个观测站时,该算法对于近场以及远场目标参数的估计精度在测量噪声较小时可以实现CRLB;并且还表明使用5个观测站估计时,该算法比TSWLS及其改进算法能更好地适应大的测量噪声。 相似文献
89.
90.