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71.
矩的求解通常被用于求解有限元、体积、惯性矩等问题中.基于矩的叠加性,首先给出了在三维空间中计算域的离散方式,并推导了矩的显式积分公式,随后将其推广到n维空间中,该表达式易于在计算机上实现;设计了矩的并行计算算法,并通过Fortran和Python混编的方式,实现了矩的并行计算;对多重精度下的样例数据给出了一个算例,实现了零阶矩和二阶矩的计算,并和串行算法、逐次降维算法作出比较,进行了效率分析和误差分析.结果显示,矩的显式积分并行计算算法易于程序实现,并且在效率上高于串行算法,能够很容易推广到高维空间,该算法具有高度可并行性,误差主要来自计算域离散. 相似文献
72.
针对微重力、动框架等多源扰动下磁悬浮控制力矩陀螺磁轴承转子系统的强非线性、参数摄动及未建模动态等问题,开展控制力矩陀螺的磁轴承转子鲁棒控制研究。建立了磁轴承转子轴向通道动力学模型与电磁力工作点线性化模型,分析了系统参数摄动及未建模动态,并在此基础上提出了一种非线性系统指数趋近积分滑模控制方法,设计了含有电流及位移的积分滑模平面,采用指数趋近律与饱和函数抑制抖振实现到达阶段滑模控制律。实验结果表明:采用该方法可有效抑制滑模的抖振现象,参数摄动时系统具有较佳动态性能,同时在转子转动、框架工作时保证系统良好鲁棒性。 相似文献
73.
74.
介绍了Collocation方法的原理及误差构成,以Collocation方法在逐历元滤波轨道解算中的应用为切入点对小步长低阶Collocation方法轨道积分的性能进行了研究。分别就二体问题及真实GPS星座卫星轨道为对象进行了一系列验算,得到了一些有益结论:就积分方法本身性能而言,Collocation积分方法较传统数值积分法精度要高且稳定性要好;在一定长度的积分步长范围内,将小步长低阶Collocation方法用于滤波轨道解算是可行且有效的。 但在积分步长很小的情形下,从计算效率方面考虑,不推荐使用Collocation方法;利用小步长低阶Collocation方法取代大步长高阶方法能提高效率且可抑制蚀现象引起的积分结果发散。经试验表明:选用积分步长为900s的4阶方法是合适的。 相似文献
75.
针对TDMA多时隙信号不连续,通信时隙外噪声以及其它用户信号影响时/频差参数估计的问题,首先证明了多时隙多普勒频差信号具有相参性,指出多时隙信号在相关处理中能量是可以积累的;在此基础上,根据通信时隙外噪声、其它用户信号与特定用户信号在时域上的可分离特性,提出基于解调分选的TDMA时/频差参数估计方法,并推导分析了该方法的处理性能。试验结果表明,提出的方法可以实现TDMA信号中多用户信号的时/频差参数联合估计,可以有效降低通信时隙外噪声与其它用户信号对参数估计精度的影响。 相似文献
76.
针对深空探测器的单程多普勒测量需求,研究了被动式高精度多普勒测量方法及其实现技术。该方法基于探测器测控信标残留载波等点频信号和VLBI测站高精度氢原子钟频标,构造出与实际接收信号频率接近的参考信号;再通过本地相关处理,完成高精度开环多普勒测量。其特色在于完全不需要精确的先验轨道模型。所开发的专用被动式多普勒测量设备,在国内第一次成功用于欧空局环火星探测器“MEX”的多普勒测定轨试验。探测器X频段信号5s积分的单程多普勒测量精度达到 0.2mm/s ,与欧空局测量水平相当。采用该多普勒测量数据的MEX定轨结果与欧空局精密轨道在数百米至千米量级一致。 相似文献
77.
提出一种称为类多信号分类(CMUSIC)的方法,其利用脉组间频率步进信号,在具有M个脉冲的脉冲串(子带,即窄带)中高分辨估计径向速度。利用此速度估计值补偿距离-多普勒耦合和多普勒色散后,对跨子带进行快速傅里叶变换则可获得合成超宽带高分辨距离像。和其他方法相比,CMUSIC在低信噪比时具有较好的速度估计性能。当M大于具有不同径向速度的目标个数Q时,该方法在小M值下依然有优越的速度估计性能。此外,经过径向速度解模糊后,该方法适应高径向速度运动的目标。随着国防技术的突飞猛进地发展以及高速先进飞行器的涌现,这具有重要的实际价值。仿真结果验证了该方法的可行及有效性。 相似文献
78.
79.
针对各向异性Chaboche黏塑性本构方程,利用有效参数控制法推导了该方程的隐式积分算法,该算法把所有未知量都用同一个控制参数表示,并形成控制方程,从而把本构方程应力积分的问题转化成一个非线性控制方程的求解问题.该积分算法程序,与通用有限元软件Marc结合,通过单个单元对单向拉伸、循环、松弛的响应的实验数据进行了数值模拟,通过与显式算法对比,该隐式算法的稳定性和收敛性有所提高.构件的对比分析也表明隐式算法比显式算法具有较高的效率. 相似文献
80.
针对大多数现有的微多普勒分析理论难以解决空间群目标的监测与识别问题,本文提出一种基于提取目标运动特征的弹道中段群目标分辨方法。首先建立了多个具有滑动散射中心的旋转对称目标模型并得到其m-D曲线,在此基础上,利用形态学图像处理方法抑制一维距离像旁瓣,然后提出了一种滑动窗轨迹跟踪的方法分离出各散射点相互交叉的m-D曲线,再对分离结果进行经验模式分解(Empirical-Mode Decomposition, EMD),最后通过提取能够反映目标运动特征的固有模态函数(Intrinsic Mode Function ,IMF),实现了群目标分辨。仿真实验校验了所提方法的可行性和鲁棒性。 相似文献