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211.
大后掠翼前缘涡对其颤振特性的影响 总被引:1,自引:1,他引:0
大迎角三角翼的前缘涡不仅可以改善其气动力特性,也会显著影响机翼的气动弹性特性.运用基于Euler方程的非定常气动力降阶模型(ROM)方法,耦合结构运动方程,在状态空间内建立了气动弹性分析模型,研究了70°削尖三角翼的大迎角颤振特性.研究结果显示前缘涡对该机翼颤振特性的影响不可忽略.颤振速度随迎角的增加而大幅降低,迎角α=20°时的颤振速度比α=0°时降低了22%.发现了颤振特性随迎角变化时出现的不连续现象,并揭示了该现象是由于系统颤振分支随着静态迎角的增加发生转移所致. 相似文献
212.
光电干扰箔片云团运动规律的仿真研究 总被引:4,自引:0,他引:4
鉴于自燃箔片云团对红外成像导引头光电干扰有效的试验结果,针对气动阻力大的箔片云团,采取常用的气动阻力公式f=-kv2来描述运动规律,引入匀降速度u,分别推导出水平方向和垂直方向上升段和下降段的速度、位移的计算公式.结合图象分析对云团的运动规律进行仿真研究,还讨论了采用不同气动阻力公式对拟合系数和拟合相似度的影响.该方法可推广应用于大气层内亚声速质点运动轨迹的解析方法. 相似文献
213.
传统的后多普勒自适应处理方法,如因子法(FA)和扩展因子法(EFA)虽然能大大降低自适应处理时的运算量和独立同分布样本的需求量,但由于实际中均匀训练样本数目的限制,当天线阵元数进一步增大时,FA和EFA抑制杂波和检测动目标的能力会显著恶化。针对这一问题,提出了一种空域数据重排的后多普勒自适应处理方法。该方法将多普勒滤波后的空域数据重排为一行列数相近的矩阵,空域滤波器权系数也表示成可分离的形式,从而得到一双二次代价函数,利用循环迭代的思想求解权系数。实验表明该方法具有快速收敛,所需训练样本少的优点,尤其在大阵列、小样本条件下该方法抑制杂波的性能明显优于FA和EFA。 相似文献
214.
基于层次分析法的自适应决策评价方法 总被引:1,自引:1,他引:0
为改善经典层次分析法(AHP)主观性强、权重系数固定不变的缺陷,根据被评价对象指标值矩阵所蕴含的客观信息,对经典的层次分析法进行修正,提出了一种基于层次分析法的可变权重决策评价方法。该方法能够根据被评价对象指标值的分布特征,对评价指标的权重进行动态修正,降低区分度不高的指标权重,提升区分度高的指标权重,从而提升层次分析法的客观性,并在一定程度上体现出稀缺性指标的导向作用。以合成孔径雷达图像降斑算法评价为例,验证了本文方法的有效性。 相似文献
215.
216.
为研究多变量区间数据的降维和可视化,采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据,建立了区间数据的代数运算法则,并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法。对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分半长非负的合理性,计算过程简单、复杂度较低,并且使得降维前后样本集合中点点之间相对位置的改变尽可能小。通过对高维空间进行变量降维,从而多种经典的统计分析方法能够得到运用,同时能够在低维空间中描绘原始高维空间中的样本点,使得多变量区间数据的可视化成为可能。仿真实验结果表明了所提方法的有效性。 相似文献
217.
218.
多自主翼伞系统建模及其集结控制 总被引:1,自引:1,他引:0
当前对翼伞系统的研究主要集中在单个翼伞,但实际空投中一般需要使用多个翼伞,才能完成大量物资、装备的空投补给任务,而多个翼伞同时空投时,将会出现翼伞需要集结、相互间需要避免碰撞等在单翼伞空投时不存在的问题。现有的单翼伞系统已能通过GPS/惯导系统及其他板载传感器实现自主飞行,针对多个自主翼伞的空投任务设计算法,以控制下降翼伞之间的相互运动,实现多翼伞系统的集结和避碰。首先以质点模型为起点,通过引入新的独立变量,并将翼伞运动转换至风固定坐标系,使得单个翼伞质点模型降维为非线性降阶模型,进而得到多自主翼伞模型,在此基础上提出了一种集结控制算法,利用每个翼伞自身的状态信息和相邻翼伞的状态信息,采用势场法使得多翼伞实现集结并避免碰撞,最后一致地降落至地面。仿真结果表明多个自主翼伞实现了集结,减小了翼伞的着陆散布,降低了翼伞之间的碰撞风险,验证了该方法的有效性,可以为进一步研究多自主翼伞协同控制提供理论参考。 相似文献
219.
航空航天仿真系统中的不确定性通常是多源的、混合的,并且系统参数的维数众多。针对高维混合不确定性量化问题,提出一种结合概率盒全局灵敏度和活跃子空间的跨层降维方法。在随机和认知不确定的概率盒表征基础上,使用不确定性缩减法分析参数的全局灵敏度继而进行参数筛选;基于输出梯度协方差矩阵的特征分解,使用活跃子空间法对参数进行降维;构造出一种概率盒表征下的参数筛选和跨层降维方法。最后以NASA多学科不确定性量化挑战问题为例,通过概率盒全局灵敏度分析进行第1层次的参数筛选,原有的21维输入参数减为13维;随后采用活跃子空间进行第2层次的参数降维,维数进一步降至一维。研究结果表明,所提出的方法能够对混合不确定性参数进行灵敏度排序,还能够有效降低模型输入参数的维度,为高维系统混合不确定性量化和进一步的优化工作奠定了基础。 相似文献
220.