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231.
232.
在 FL-23风洞中开展了80°/65°双三角翼大迎角下的滚转特性研究,包括静态测力试验,动导数试验和自由滚转试验,通过静态测力试验及动导数试验获得了双三角翼模型在大迎角条件下的滚转力矩特性以及动导数特性,从而对双三角翼大迎角条件下的滚转运动特性进行了预测,最后通过自由摇滚试验对预测结果进行了验证。研究结果表明随着模型迎角的增加,双三角翼呈现不同的滚转运动形态,包括静态稳定、双周期震荡、准极限环摇滚,通过静态气动力及动导数可以较准确地对模型的运动形态及对应的迎角范围进行预测。 相似文献
233.
一种基于CFD的叶轮机非定常气动力组合建模方法 总被引:3,自引:3,他引:0
为了获得一个准确高效的非定常空气动力学模型并将其应用于叶轮机叶片颤振特性分析中去,论文发展了一种基于CFD方法的叶轮机非定常气动力组合建模方法,可以快速计算叶轮机叶片在等相角差振动时的气动阻尼系数。运用小扰动流场的叠加原理,通过不同通道数模型的非定常流场求解(通常需要两次或三次),针对流场的周期性边界条件,组合分析得到一系列更多通道数情况下的非定常气动力低阶模型。基于这种降阶模型计算的气动阻尼系数与直接的CFD方法计算结果吻合很好,计算效率提高10倍以上。 相似文献
234.
讨论了非线性四阶常微分方程y(4)=f(x,y,y’,y”,y”’)在混合两点边值条件y’(a)=0,y”(a)+y”(6)=0,y(b)=0,y”’(b)=0或y’(a)=0,y”'(a)+y'”(b)=0,y(b)=0,y”(6)=0下,解的存在唯一性。其中f在[a,b]×R4上连续且满足Lipschitz条件。并在推广后的Lipschitz条件与Banach压缩映射原理基础上,得到一些新的存在唯一性结果。 相似文献
235.
基于双目视觉的非合作目标逼近控制系统设计与仿真 《空间控制技术与应用》2015,41(5):6
主要研究空间非合作目标近距离逼近过程的控制系统设计与仿真问题.针对采用双目视觉敏感器实现对非合作目标的观测情况,提出一种考虑成像误差的目标位置矢量计算方法,有效保证目标位置解算的可行性.在主星视线坐标系下,分别考虑逼近过程的最大相对速度约束、控制推力和力矩约束,设计了基于非线性项解耦的递阶饱和PID形式的近距离逼近位置控制律和姿态控制律,并在逼近过程中设置停泊点以确保与目标无碰撞.最后对典型航天器非合作目标抓捕任务进行了数学仿真,仿真结果表明所提出的方法可在满足各种约束的情况下有效实现任意方向的空间非合作目标的抓捕任务. 相似文献
236.
测向交叉定位系统中的最优交会角研究 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了测向交叉定位系统中的最优交会角问题。在目标到两部被动传感器基线之间的垂直距离不同的情况下和最小圆概率误差(CEP)准则下,得出了一些有意义的结论。研究表明,最优交会角跟目标到两部传感器基线的垂直距离与基线长度的比值l有关。当l≥√3/6时,只存在一个最优交会角且此时目标与两部被动传感器呈等腰三角形,并在此情况下分析了l的变化对圆概率误差的影响。当l<√3/6时,存在两个相等的最优交会角。得出的结论在多个被动传感器的优化配置进而提高目标定位精度方面具有一定的理论和实际意义。 相似文献
237.
冲击杂波下的MIMO雷达DOA估计方法 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了对称α稳定分布(SαS)冲击杂波下的多输入多输出(MIMO)雷达目标波达方向(DOA)估计问题,分别提出基于分数低阶最小方差无畸变响应(FrMVDR)的MIMO雷达DOA估计算法和无穷范数归一化最小方差无畸变响应(Inf-MVDR)算法。FrMVDR算法,首先进行冲击杂波特征指数的估计,然后使MIMO雷达接收阵列的分数低阶输出功率最小,实现MIMO雷达的DOA估计。为了避免FrMVDR算法对杂波特征指数估计,提出Inf-MVDR算法,首先用无穷范数对接收信号进行归一化处理,使归一化后的阵列输出功率有界,继而采用传统MVDR算法进行DOA估计。计算机仿真验证了上述两种算法的有效性;同时仿真结果还表明在冲击杂波下,MIMO雷达的空间分集特性可显著提高DOA估计的精度。 相似文献
238.
基于分数阶Fourier变换(FRFT)时-频分析理论的特点, 构造信号验证了FRFT能解除时频偶合的特性.在此基础上, 采用FRFT对某涡轴发动机典型的喘振试验数据进行喘振特征信号提取, 然后基于有效特征信号的FRFT功率谱进行喘振瞬时频率的估计.结果表明:利用旋转角与喘振特征相匹配分数阶Fourier变换的能量聚集特性, 能有效提取发动机喘振特征信号, 并能利用FRFT结果, 采用最优信号提取旋转角下的FRFT功率谱进行喘振瞬时频率的估计. 相似文献
239.
流体力学深度学习建模技术研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
深度学习技术在图像处理、语言翻译、疾病诊断、游戏竞赛等领域已带来了颠覆性的变化。流体力学问题由于维度高、非线性强、数据量大等特点,恰恰是深度学习擅长并可以带来研究范式创新的重要领域。目前,深度学习技术已在流体力学领域得到了初步应用,其应用潜力逐渐得到证实。以流体力学深度学习技术为背景,结合课题组近期研究结果,探讨了流体力学深度学习建模技术及其最新进展。首先,对深度学习技术所涉及的基本理论做了介绍,阐释流场建模中常用深度学习方法背后的数学原理。其次,分别对流体力学控制方程、流场重构、特征量建模和应用等几个典型的人工智能与流体力学交叉问题应用场景所涉及的深度学习技术研究进展进行了介绍。最后,探讨了流体力学深度学习建模技术所面临的挑战与未来发展趋势。 相似文献
240.
吸气式高超声速飞行器鲁棒反演控制器设计 总被引:2,自引:0,他引:2
针对吸气式高超声速飞行器气动/推进/结构弹性耦合控制问题,提出了鲁棒反演控制器设计方法。采用反演和动态逆方法设计虚拟控制量和实际控制量,通过引入一阶低通滤波器来获取虚拟控制量的导数,解决了虚拟控制量求导复杂问题;为了增强控制器的鲁棒性,采用充分光滑投影算子对模型非匹配不确定项进行估计和补偿,同时避免了可能出现的参数漂移问题。仿真结果表明,该控制器对模型气动参数拟合误差、攻角和升降舵偏角摄动、气动弹性影响具有鲁棒性,对速度指令和高度指令具有很好的跟踪效果。 相似文献