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161.
基于空间相关函数的二维紊流场数值生成法   总被引:4,自引:0,他引:4  
大气紊流是复杂的扰动形式,影响飞行品质、飞行安全。对于复杂的飞行任务,有必要生成二维紊流场模型,从而更准确地反映扰动情况。传统方法是以时间频谱为基础,利用谱分解定理得到所需的成形滤波器结构,进而生成紊流递归模型。这种方法需要经过对模型进行简化,以便利用谱分解定理,使仿真模型的统计特性受到影响;另外,从理论上讲,传统方法只能生成一维大气紊流递归模型。本文直接从空间相关函数入手,提出建立离散自递归模型的新方法,给出了二维紊流场的递归模型  相似文献   
162.
能容纳五万多观众的浙江省黄龙体育中心主体育场,在观众席上建有能遮挡风雨的挑蓬,挑蓬之大达座席覆盖率90%以上,总面积21000m2。挑蓬被支撑在外环梁和由斜拉索吊拉的内环梁上。大跨度梁结构受力问题,是建筑结构业一个十分复杂的问题,而杭州地区的地理位置处于我国的台风区,更显出风荷载影响的严重性。因此需对体育场置于大气边界层风洞中进行风荷载模拟实验,以取得合理的挑蓬体型系数,为结构设计的合理性和可靠性提供重要依据。最终可以节省建筑物的造价。  相似文献   
163.
由于非线性系统的复杂性,现有的各种非线性检测方法都有局限性。从频域、幅域和时域三方面综合考察复杂结构的非线性表现,采用六种方法进行非线性检测,给出一个综合描述系统非线性程度的指标-非线性因子。鉴于非线性系统表现出的非线性强弱与系统所受的激励有直接的关系,将非线性因子定义为与激励的幅值特性和频率特性相关的系数指标。对几种典型非线性系统的仿真模型进行了检测,以验证非线性因子的有效性。  相似文献   
164.
遗传算法设计梯度子实现优化的图象边界检测   总被引:1,自引:0,他引:1  
计算机图象处理技术可广泛应用各种图象测试、模式识别和计算机视觉等领域,而图象边界检测是计算机图象处理的最基本和最低层的步骤之一。由于噪声的干扰和图象光照不均匀等因素的影响,目前的图象边界检测方法还不能有效地检测出各种不同模式的边界。本文提出了一种基于遗传算法和灰度梯试算子的图象边界检测法,通过对样本图象的训练,设计对训练样本模式最优的灰度梯度算子,增加了对噪声的抗干扰能力,并且使被检测出的边界更准确。  相似文献   
165.
研究自治式水下机器人推进器故障检测、分离与重构问题。针对水下机器人故障诊断残差法中残差阈值不易选取的问题,提出了一种基于观测器的水下机器人推进器故障检测与分离方法,通过构建故障检测观测器对推进器故障与残差信号进行解耦,使推进器出现故障后仅引起与其相关的残差呈单调变化,从而可选择较大的阈值进行故障检测以提高诊断系统的可靠性,该方法在故障检测的同时可进行故障分离。针对系统不确定性导致的推进器故障重构精度低的问题,提出了一种RBF神经网络与等效输出注入相结合的故障重构方法,采用等效输出注入方法估计不确定性项,从神经网络输出中重构推进器故障。  相似文献   
166.
以某工程机械为研究对象,研究基于CAN总线的嵌入式BIT智能检测方法,研制具有高可信度的工程机械智能故障诊断仪,以提高工程机械作业的可靠性和安全性。  相似文献   
167.
陈浩  景宁  李军  唐宇 《宇航学报》2009,30(6):2285-2291
针对具有星间通信能力的自治电磁探测卫星群任务及载荷特点,建立了基于MAS (Multi\|Agent System)的电磁探测卫星群自主规划模型,提出了基于外包合同网的电磁探 测卫星群自主规划算法。根据模拟的数据进行仿真实验及分析,该方法能有效解决电磁 探测卫星群自主任务规划问题。
  相似文献   
168.
针对直线电机转子位置检测低成本和较高精度的要求,提出了一种基于马鞍形磁场来获得位置信息的方法及实现过程。分析了永磁体表面的磁场分布特征,指出了利用马鞍形磁场分布曲线来解算位置信息的优点,提出了根据马鞍形磁场推算位置信息的算法流程:先测得错开相位的2条马鞍形曲线数据,划分为4个象限后建立数据库;位置检测时,运用区间搜索算法寻得实际角度所在区间;再根据精度要求,采用合适的插值算法计算得到待解算的角度。仿真结果表明:基于马鞍形磁场的位置解算,能较好地得到直线电机转子的位置信息。  相似文献   
169.
针对某机载探测系统探头回收自动化程度低的问题,提出了在无需操作员干预情况下实现探头自主回收的技术方法。采用了先进的控制算法,将缆位角与探头、缆长进行结合并引入了绞车控制系统,使绞车对探头的回收速度及缆长可进行实时调整,并给出了3种不同缆位角摆动条件下缆长与探头回收速度的控制曲线关系。研发了自主回收装置,设计了能够实现自主回收功能的探头回收机构。实验验证表明:在无需人为干预的条件下,在缆位控制系统及自主回收机构的配合下,系统实现了对探头快速、安全的回收。  相似文献   
170.
强杂波背景下的目标检测是各国争相研究的热点,传统的雷达目标检测技术无法实现,人工智能技术的出现,其在目标识别和特征提取方面的独特优势,使得强杂波背景下的目标检测成为可能,利用人工智能神经网络的强大非线性预测能力对海杂波的非线性动力方程进行逼近,实现了对海杂波的非线性预测,提出了一种基于神经网络技术的强海杂波背景下的脉冲多普勒雷达导引头小目标检测方法,使得强海杂波背景下的目标检测能力有2 dB到6 dB的提升。  相似文献   
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