简介:开展了机器学习在翼型气动力计算和反设计方法中的应用研究,实现了在更大翼型空间范围内,人工神经网络的训练和优化,建立了翼型气动力计算模型,和给定目标压力分布的翼型反设计优化模型.作为机器学习领域兴起的研究热点,人工神经网络的研究工作不断深入,有研究者尝试将其应用于流体力学的学科范畴内.文章实现人工神经网络在翼型计算领域中应用的方法如下:首先通过Parsec参数化方法,围绕基准翼型构造了一定翼型空间范围的翼型库,利用XFOIL进行数值模拟,搭建了和翼型库具有一一映射关系的流场信息库.通过训练和优化神经网络,实现了基于此模型的快速、高可信度的翼型气动力预测,以及新型的翼型优化设计方法.通过自动化编程实现样本库的批量生成,实现了不同翼型空间的样本量下,神经网络的训练和优化过程.实验结果表明,在机器学习领域中,基于神经网络的翼型反设计模型的精确性高度依赖于训练样本量的大小和覆盖范围.
简介:针对甲酸乙酯(H(CO)OCH2CH3)与羟基自由基(OH)的反应动力学展开了理论与实验研究.在理论方面,首先通过量化计算得到了在M06-2x/ma-TZVP水平下准确的反应势能面,随后利用多结构-扭转(multi-stucturetorsionMS-T)方法对转动非谐效应进行了研究,获得了非谐校正系数,最后基于传统过渡态理论并考虑Eckart隧穿效应获得了200~2000K温度范围的反应速率常数.在实验方面,开展了激波管实验来测定H(CO)OCH2CH3与OH的反应速率常数,基于激光吸收光谱技术探测OH自由基306.7nm的吸收线,并对反射激波后高温反应过程的OH浓度变化进行测量,从而获得了900~1321K温度范围的反应速率常数,并论证了理论计算结果的合理性与准确性.
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.
简介:Schuler振荡阻尼技术是提高惯导长期工作精度的关键技术之一。针对采用低阶阻尼网络的惯导系统抑制高频和低频参考速度误差难以兼顾的问题,基于互补滤波思想,提出一种高阶水平阻尼网络设计方法。将两个采用低阶网络、分别具有优良高频和低频特性的Schuler回路通过一对互补滤波器进行组合,形成双Schuler回路组合系统。它等效于采用某高阶网络的单Schuler回路,该回路对高频和低频参考速度误差的衰减率可同时达到40dB/10deg或更高。计算机仿真和海上试验结果均表明:采用所设计高阶网络的系统对参考速度误差兼有优良的高频和低频滤波特性,综合滤波性能优于采用低阶阻尼网络的系统,具有工程应用价值。
简介:从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。
简介:为了提高潜器导航定位精度,针对等值线算法在惯导系统初始误差较大时易发散的问题,提出基于概率神经网络调优的等值线改进方法。首先,在搜索区域内,利用概率神经网络算法对惯导系统航迹进行调优,并经过卡尔曼滤波器与惯导系统航迹进行信息融合形成待匹配航迹;在此基础上利用实时等值线算法得到最佳匹配位置。分别在不同初始条件下进行仿真分析,得出概率神经网络算法在大的初始误差下不易发散但定位精度不高的结论,然后在潜器行驶6h后,初始误差为5.438?的条件下进行仿真验证,结果表明,改进方法定位精度均值优于0.537?,从而证明改进方法是有效的,即使在大的初始误差下仍然能够达到较高的定位精度。
简介:针对系统误差的不确定性可能会引起滤波精度降低或发散的问题,提出一种新的基于模型预测滤波的前向神经网络算法。首先,采用模型预测滤波估计网络在正向传递过程中的模型误差,并对其进行修正,以弥补模型误差对隐含层权值更新的影响;然后,利用模型预测滤波为神经网络提供精确的训练样本,学习待估计系统的非线性关系。将提出的算法应用于SINS/CNS/BDS组合导航系统,并与扩展卡尔曼滤波进行比较,仿真结果表明,提出的算法得到的姿态误差、速度误差和位置误差分别在[-0.25′,+0.25′]、[-0.05m/s,+0.05m/s]和[-5m,+5m]以内,滤波性能明显优于扩展卡尔曼滤波算法,表明该算法能提高组合导航定位的解算精度。
简介:针对1点RANSAC(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1点RANSAC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1点RANSAC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。
简介:立方星的姿态测量与控制系统常采用磁测磁控结合偏置动量轮的方案,整星剩磁干扰力矩是影响姿态控制精度的重要因素之一。提出了一种利用磁强计实现剩磁矩在轨辨识与利用磁力矩器实现剩磁矩主动补偿的新方案:基于磁强计输出和卫星姿态动力学建立了剩磁矩在轨辨识模型,并利用采样滤波器(UKF)提高单磁强计条件下的辨识效果;把控制对象简化成线性定常系统,分析了剩磁干扰力矩对姿态的影响数学模型,并针对磁力矩器和磁强计分时工作的特点,基于叠加性原理提出了基于角速度的剩磁矩主动补偿算法。仿真研究表明,在1000s内剩磁矩在轨辨识精度为0.001A×m~2量级,主动补偿后,偏航角、滚动角与俯仰角控制误差分别从4.3°、4.6°与2.1°均减少至0.4°以内。提出的方法为类似配置卫星减少剩磁干扰力矩的影响提供了一种新思路。
简介:主要研究导弹高超声速飞行时弹头流场对自身红外导引头的辐射照度影响问题.建立导弹弹头及气动流场模型,划分计算流场网格、红外导引头镜面网格和辐射场计算网格.从辐射照度和亮度的理论公式开始,推导出适用于辐射网格的气体辐射积分式,并将流场网格数值插值到辐射场网格,求出各节点辐射值得到由导弹飞行状态确定的导弹头部流场气体辐射,积分到红外导引头的光学系统镜面处,求出对其红外导引头的光学系统镜面处的辐射照度.得出流场气体对导引头主镜面的辐射照度值的分布规律:主镜面中心最大,围绕主镜面中心成环形分布,沿着半径方向逐渐减小,随着Math数增大影响增加.