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21.
虚拟声音的建模与渲染是飞行模拟器虚拟环境仿真中的关键技术,结合物理、心理、建筑、室内声学以及数字音响艺术等多门学科,提出适用于分布式飞行模拟器虚拟仿真系统的离线综合声音建模与动态均衡渲染算法,经过数字压限器、扩展器以及激励器等环节,将大规模音频数据根据虚拟权重进行离线重构;运用五段等响折线法,并结合心理声学构建了基于大规模音源的动态压缩比算法;结合座舱虚拟环境的等效吸声系数算法和混响时间算法;综合功率谱密度函数与特性共振峰,总结出与一系列状态量对应的幅频特性,应用前馈(BP)网络算法对数字均衡器进行实时调参,实现了发动机推力噪声的动态数字音频实时渲染;并基于Direct Sound的音频特效程序接口开发了一套基于高层体系结构(HLA)的分布式飞行模拟器实时音效系统,仿真结果验证了声音建模与渲染算法的有效性。 相似文献
22.
利用四元数法建立了带推力矢量的战斗机全量运动方程,依据逆系统理论对推力矢量飞机进行了适用于过失速机动和超敏捷性研究的控制系统设计。根据非线性动态逆的特点将飞机的动态特性分成快慢不同的两组状态变量分别进行设计,并采用伪逆法解决了舵面分配问题。利用该控制系统对"眼镜蛇"飞机机动进行了仿真计算,结果表明该设计方法是可行的。 相似文献
23.
24.
25.
通过数值模拟,研究了非矢量状态下(射流流流量为零)轴对称射流矢量喷管在低落压比时(NPR≤3.5),射流缝内形成的空腔流动对喷管推力特性的影响;利用这种影响来控制低落压比时喷管的气流分离位置,提高了喷管处于低落压比时的喷管推力系数;推力系数可以提高到0.90以上。因此合理布置双连通射流缝的位置,不仅有利于提高射流的推力矢量效率,而且有利于提高低落压比无次流时的推力系数,从而弥补射流矢量喷管几何固定带来的不足。 相似文献
26.
针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17%和单一极端学习机最大14.5%的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性. 相似文献
27.
为研究影响航空发动机推力测量台架系统原理误差的因素及作用,针对发动机弹簧片支撑式推力测量台架,以推力偏心假设为基础建立其力学模型,采用理论分析和仿真验证相结合的方法对某试车台架进行原理误差分析.在给定条件下,台架在竖直平面和水平面内的角偏心远小于推力角偏心,并不会对推力测量造成显著影响,台架结构变形引起的角偏心也很小.相比之下,原理误差影响最大的因素依次为推力角偏心、热变形和弹阻力,原理误差分别为0.38%、0.16%和0.04%,应加以控制.当推力偏心量造成的原理误差不能满足精度指标时,需采用原位加载系统或者矢量推力测量台架来评估. 相似文献
28.
中继卫星在跟踪自主机动用户目标时,由于机动轨道未知,需要利用中继卫星下传的星载GNSS(Global Navigations Satellite System,全球导航卫星系统)数据进行实时轨道确定与预报,为中继卫星跟踪提供实时的引导信息,以方便中继卫星快速捕获目标和连续稳定跟踪。针对该类用户目标的任务需求,讨论了基于星载GNSS数据自主机动条件下的实时定轨方法,建立了连续推力机动力学模型。以某一型号卫星的实测数据进行分析验证,并对轨道机动进行辨识,计算的机动加速度和机动时间与试验单位提供的结果一致。针对卫星不同机动情况,5min的观测数据定轨预报10min的弧段,最大位置误差小于8km,可以为中继卫星快速捕获提供高精度的引导信息。 相似文献
29.
数值研究了涡扇发动机轴对称引射收敛喷管的红外辐射特性.排气系统的流场计算采用商用数值模拟软件,红外辐射特性计算采用自主开发的软件NUAA-IR,计算分析了轴对称收敛喷管和引射收敛喷管在3~5μm波段红外辐射特性以及喷管内不同固体壁面在探测方向上的红外辐射贡献.结果表明:引射收敛喷管的红外抑制作用主要在于引射加强了尾喷流与环境大气的掺混,减小了尾喷流的长度,降低了燃气流的红外辐射;引射收敛喷管对喷管内固体壁面的遮挡以及降温作用很小,只在方位角为20°方向上对内涵壁面、外涵内壁等中低温壁面有效;引射收敛喷管的总积分辐射强度在方位角为0°~15°范围内与收敛喷管几乎相等,在其他方位角范围内均小于收敛喷管,且在方位角为40°方向上降低幅度达到最大,约为34%. 相似文献
30.
The real dynamic thrust measurement system usually tends to be nonlinear due to the complex characteristics of the rig, pipes connection, etc. For a real dynamic measuring system,the nonlinearity must be eliminated by some adequate methods. In this paper, a nonlinear model of dynamic thrust measurement system is established by using radial basis function neural network(RBF-NN), where a novel multi-step force generator is designed to stimulate the nonlinearity of the system, and a practical compensation method for the measurement system using left inverse model is proposed. Left inverse model can be considered as a perfect dynamic compensation of the dynamic thrust measurement system, and in practice, it can be approximated by RBF-NN based on least mean square(LMS) algorithms. Different weights are set for producing the multi-step force, which is the ideal input signal of the nonlinear dynamic thrust measurement system. The validity of the compensation method depends on the engine’s performance and the tolerance error0.5%, which is commonly demanded in engineering. Results from simulations and experiments show that the practical compensation using left inverse model based on RBF-NN in dynamic thrust measuring system can yield high tracking accuracy than the conventional methods. 相似文献