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9 个结果
  • 简介:为了更加精确地模拟流动/运动耦合问题,建立了耦合动态混合网格生成、非定常流场计算和六自由度运动方程求解的一体化计算方法,并在统一框架内同时实现了松耦合与紧耦合方法.通过圆柱涡致自激振荡(vortexinducedvibration,VIV)的模拟,对不同时间精度的松耦合和紧耦合算法的优劣及适用范围进行了评估和分析;通过引入附加质量的概念,对耦合算法的稳定性进行了理论分析.研究表明:在流体的密度与物体的密度接近时,松耦合方法是不稳定的,必须采用紧耦合方法.最后利用耦合算法对二维鱼体的自主游动和钝锥三自由度自由飞过程进行了数值模拟,证实了理论分析的结论.

  • 标签: 耦合算法 六自由度运动 涡致自激振荡 鱼体自主游动 自由飞 稳定性
  • 简介:依据感应耦合等离子体的刻蚀机理,对影响刻蚀的两个重要参数及先进的硅刻蚀技术进行了较深入的研究,并对影响刻蚀效果的参数进行了实验研究,刻蚀出了20μm深,2μm宽的谐振器结构,得到了最佳的工艺参数.

  • 标签: 感应耦合 等离子体 干涉刻蚀 谐振器 硅刻蚀
  • 简介:文章以飞行器巡航外形为设计对象,构建了一种新的飞行器的气动和结构特性评估方法,即结构模型反迭代方法.该方法较传统的松耦合静气动弹性方法效率提高了4倍以上.以此为基础建立了一种新的飞行器气动/结构耦合多学科优化设计框架,将优化效率提高4倍以上.采用数值求解N—S方程和结构有限元方程方法作为气动和结构学科的分析工具,保证了设计结果的可信性.算例表明以巡航外形作为设计对象能够获得与传统方法一致的飞行器气动与结构特性,以此为基础开展的无人机气动外形优化设计也获得了良好的设计结果.

  • 标签: CFD/CSD耦合 多学科优化设计 巡航外形 结构模型反迭代
  • 简介:本文对三轴转台框架间的动力学耦合问题进行了分析和计算,并给出了三轴转台动力学一般方程。针对某型号转台,给出了它的动力学方程。根据逆系统理论证明了转台模型的可解耦性,并给出了解耦后的线性模型方程。

  • 标签: 转台 耦合 解耦
  • 简介:惯性/卫星超紧组合技术核心将卫星导航接收机基带信号处理过程中的环路非线性信息与惯性导航信息进行深层次互耦合。在研究超紧组合多信息源异型耦合架构特征及互耦合机理的基础上,对比分析了超紧组合非相干及相干互耦合方法,总结了不同超紧组合观测矢量提取方法及环路模型,然后设计了超紧组合互耦合信息处理流程及信号NCO(数控振荡器)控制方法。最后,利用仿真平台对非相干及相干方式进行了卫星信号受干扰及载体动态变化环境下的试验对比分析,结果表明超紧组合相干方法相较于非相干方式具有更优的观测矢量提取性能及抗干扰性能。

  • 标签: 超紧组合 组合导航 卫星接收机 抗干扰
  • 简介:为了实现侵彻弹药的高效毁伤,硬目标侵彻引信必须完成最佳炸识别和起爆控制任务。对比研究了两类炸精确控制方案:一类是基于侵彻深度经验公式,另一类是基于侵彻引信记录装置中的高g值加速度计测量信息。前者的精度完全依赖于先验信息,而后者的精度则取决于冲击加速度的精确测量和控制算法的实时解算。给出了基于伪自相关的空穴识别算法。冲击加速度信号自乘实现调频脉冲压缩,再通过低通滤波即可提取出平滑的侵彻信号包络线。进一步,详细推导了实时计算侵彻深度的积分算法。利用数学仿真的侵彻两层钢靶和实测的侵彻五层混凝土靶冲击加速度进行了算法验证。空穴识别算法能够准确识别出侵彻介质的层数,而冲击加速度的双积分与弹体实际位移保持一致,相对误差约3%。

  • 标签: 硬目标侵彻引信 经验公式 高g值加速度计 空穴识别 侵彻深度
  • 简介:研究了加速度计的交叉耦合系数的大小对惯性测量组合的影响,推导了存在交叉耦合系数时的惯导方程,从方程中可以看出交叉耦合系数对导航精度的影响,最后通过仿真验证了这种影响.该文的研究为无陀螺惯性测量组合的实际应用奠定了基础,并对加速度计的选用具有一定的指导意义.

  • 标签: 加速度计 交叉耦合 无陀螺 惯性测量组合 导航精度 惯性导航系统
  • 简介:针对非合作航天器的相对导航问题,提出了一种利用云矩形面特征测量非合作航天器位姿的方法。首先从云数据中提取矩形面;然后根据矩形面点云数据计算出点云分布矩阵,通过特征值分解求出相对位置和姿态,并解决了因矩形面对称而产生的多解问题;最后设计了卡尔曼滤波器,确定目标星与追踪星的相对位置参数以及目标星的姿态、角速度。仿真结果表明:相对位置的估计精度优于0.005m,目标星姿态精度优于0.1°,验证了该方法的有效性。

  • 标签: 非合作航天器 点云 矩形面特征 位姿测量
  • 简介:针对1RANSAC(RandomSampleConsensus)单目视觉EKF(ExtendedKalmanFilter)算法中的滤波发散问题,分析了滤波发散的产生原因,提出了一种基于渐消记忆滤波的1RANSAC单目视觉姿态估计算法。该算法通过在EKF滤波方程中引入加权因子,逐渐加大当前数据的权重,相应地减少旧数据的权重,有效地扼制了算法中的滤波发散问题。最后通过两组验证性实验验证说明了算法的有效性。实验结果表明:该算法能够有效地解决1RANSAC单目视觉EKF算法中的滤波发散问题,具有更高的精度。第一组双轴联动实验,航向角的平均误差减小2.4158?,俯仰角平均误差减小0.1782?;第二组偏航轴大角度转动实验,摄像机航向角的估计误差一直保持在1.5?以内。

  • 标签: 1点RANSAC算法 渐消记忆滤波 单目视觉 滤波发散