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151.
徐云浪 《飞机设计参考资料》2007,(2):34-41
执行人道救援和军事任务对运输机性能的需求越来越高。对于大载重量、远航程使命而言,常规布局飞机似乎已接近于性能极限。要研制超出目前最好性能飞机的运输机,可供选择的构型在性能和成本方面似乎有可能获得期望的进展。文章介绍了两个高性能远程运输机设计构想,第一种飞机设计采用传统的机翼-机身-尾翼构型,而第二种飞机设计采用机翼-机身一体化构型。 相似文献
152.
153.
154.
将预处理引入到ALE格式的非定常可压缩N-S方程中,发展了一种能有效模拟含运动边界的三维非定常全速流场的数值方法.控制方程在非结构动态网格上用双时间步推进并用隐式、LU-SGS迭代求解;提出了一种特征变量的边界条件以适合预处理后的特征系统.几个典型算例的结果表明,预处理方法将可压缩流方法的计算能力拓展到了低马赫数范围,有效地提高了收敛速度和计算精度. 相似文献
155.
对未知着降区平坦度测量是无人机在复杂地形下安全着陆的关键问题。首先,根据小孔成像原理推导出基于单目序列图像的未知区域深度计算方程;其次,针对稀疏匹配存在深度信息重构误差大而稠密匹配在平滑区域误匹配率高的问题,提出一种基于Delaunay三角剖分的稠密点特征生成算法;然后,分别对序列图像中的2帧图像提取亚像素级Harris角点和尺度不变特征变换(SIFT)特征点,并分别进行特征点匹配;再以2种特征点间的欧氏距离作为约束条件将2种特征点进行融合,生成准稠密特征点;最后,将准稠密特征点进行Delaunay三角剖分,并根据每个剖分三角形上3个顶点像素偏差的方差值制定稠密特征点的生成策略,并结合所提出的深度计算方程计算整个未知区域各点的深度信息。通过Vega Prime(VP)搭建仿真演示验证系统,实验结果表明在机载相机距地面400m处计算高度分别为90m和55m的物体深度信息时,其深度测量相对误差不超过0.89%,具有较高的精度。 相似文献
156.
提出了基于簇特征加权模糊C-均值聚类算法(FWFCM)的航空发动机状态监视模型,该模型主要分为离线学习和在线监视两个部分,离线学习模块计算出模型参数输出到在线监视模块,在线监视模块根据模型参数对实时数据进行分类,实时数据又输入到离线学习模块中参与更新模型参数.结果表明:相比基于数据加权策略的模糊聚类算法(DWFCM)以及经典模糊C-均值聚类算法(FCM),该方法平均离线状态识别率和在线状态识别率分别提高了5.233%和8.358%.实验证明此方法性能好且有很好的鲁棒性和泛化能力,对于不确定性的航空发动机在线状态监视有较好的应用价值. 相似文献
157.
刘岗刘春荣 《民用飞机设计与研究》2015,(1):1-5
介绍了国内外商用飞机驾驶舱设计的历史及现状,在分析多类飞机驾驶舱造型设计图片资料的基础上,探讨主要飞机制造商驾驶舱造型设计的特征。依据驾驶舱造型的相似性,对国际上12家商用飞机制造商的66款机型的驾驶舱进行聚类分析和多维尺度分析,挑选出10款有代表性的驾驶舱。在提取代表性驾驶舱造型特征线后,分析主要飞机制造商的驾驶舱造型设计特点及差异,为新型飞机驾驶舱造型设计提供参考。 相似文献
158.
微惯性/激光雷达(MEMS IMU/LADAR)组合导航系统在室内应用时,由于室内结构化环境下环境特征(如点和线段)分布稀疏,传统的单一特征匹配算法存在观测盲区,易造成导航定位参数估计误差大的问题。基于此,研究了激光雷达自适应数据分割方法的点和线段的特征提取算法,提出了基于混合特征匹配观测模型的MEMS IMU/LADR扩展卡尔曼滤波(EKF)算法。同时,设计了MEMS IMU/LADR组合导航试验样机,在室内环境下通过试验对滤波算法进行了验证。结果表明:提出的算法在室内结构化环境下相比传统单一点或线特征匹配组合定位算法的定位精度可提高60%,对于小型旋翼无人飞行器在室内结构化环境中的高精度定位具有较高的参考意义。 相似文献
159.
高超声速二元进气道前体曲线激波逆向设计 总被引:3,自引:0,他引:3
为实现高超声速二元进气道前体激波的压缩能力、压缩效率、流量捕获特性和结构长度可控,提出了平面曲线激波逆向设计方法。采用B-Spline曲线控制激波形状。利用有旋特征线法,求解激波的影响域及决定激波的壁面。设计了一凹激波,并对波后流场进行CFD无黏数值模拟,CFD结果和设计结果一致,验证了设计方法的可行性。此外,还设计了直激波、凹激波和凸激波3种激波,并对其在设计点和非设计点处的性能开展了数值研究。在设计点处,分析了激波的压缩比、激波的总压恢复系数、激波压缩区的压升、激波压缩区出口马赫数和流动角随激波控制角的变化规律。在非设计点处,分析了激波压缩区的流量系数和总压恢复系数随攻角和马赫数的变化规律。 相似文献
160.
传统的非合作目标检测方法大都基于一定的匹配模板,这不仅需要预先指定先验信息,进而设计合适的检测模板,而且同一模板只能对具有相似形状的目标进行检测,不易直接用于检测形状未知的非合作目标。为降低检测过程中对目标形状等先验信息的要求,借鉴基于规范化梯度的物体区域估计方法,提出一种基于改进方向梯度直方图特征的目标检测方法,首先构建包含有自然图像和目标图像的训练数据集;然后提取标记区域的改进方向梯度直方图特征,以更好地保持局部特征的结构性,并根据级联支持向量机训练模型,从数据集中自动学习目标物体的判别特征;最后,将训练后的模型用于检测测试集图像中的目标。实验结果表明,算法在由4953幅和100幅图像构成的测试集中分别取得94.5%和94.2%的检测率,平均每幅图像的检测时间约为0.031 s,具有较低的时间开销,且对目标的旋转及光照变化具有一定的鲁棒性。 相似文献