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1.
Initial alignment technology is directly related to the navigation accuracy and startup time of the strap-down inertial navigation system (SINS), and has always been regarded as a challenging focal point in the research field of inertial navigation. This paper makes a comprehensive survey of SINS initial alignment technology, briefly introduces the basic principles of initial alignment without latitude, coarse alignment with known latitude and precise alignment, and points out their advantages, disadvantages and applicable conditions. The research and effects of existing initial alignment error suppression techniques are then analyzed and discussed. Finally, according to the problems of existing initial alignment methods and the development requirements of the carrier, the future research direction of SINS initial alignment technology is predicted. © 2022 Journal of Clinical Hepatology. All rights reserved. 相似文献
2.
汽车线束是连接车内各用电器和电脑检测设备的电气系统,通过可靠连接来传递稳定的电流和电信号。汽车线束是个“大总成”零件,据不完全统计,一辆汽车的全车线束布线总长超过900米,集成的子零件大约有1500个回路线、240多个扎带、130多种接插件等。汽车线束的结构复杂,对接电器功能繁多,因此在汽车线束过程制造中,防错的建立和应用举足轻重。 相似文献
3.
简述美国国防部UFC规范关于船舶撞击能的计算公式,并比较其设计参数选取和计算结果与英标BSI规范和我国规范的异同,着重分析偏心系数Ce和虚拟质量系数Cm。结果表明,UFC规范在Cm中考虑了船底相对水深对船舶撞击能的影响,且此时Cm的计算结果与船模试验结果较为接近;船舶撞击能的计算结果,UFC规范>英标>我国规范;Ce、Cm在不同船型中基本为常量,不随吨级而变化。 相似文献
4.
针对高速列车自动驾驶系统受到时变外部扰动和受限状态的情况,提出一种基于迭代学习控制的自适应控制算法. 基于Lyapunov 函数,利用列车运行过程中的状态偏差,推导出自适应迭代学习控制律和参数学习更新律. 构造类Lyapunov 函数的复合能量函数,通过迭代域的差分,证明其差分负定性和收敛性. 采用所提控制算法对列车跟踪性能进行计算机仿真和实例仿真验证,结果表明,所提出的自适应迭代学习控制算法对列车期望曲线跟踪具有较高的精度和较快的收敛速度,能够在较短的迭代次数实现对期望曲线的精确跟踪. 相似文献
5.
为了对高速铁路无砟轨道地基微膨胀泥岩膨胀性进行评价,选取等效蒙脱石含量、阳离子交换量、自由膨胀率和液限为泥岩膨胀性判别指标,根据大量现场钻孔实测资料,在TB 10621—2014《铁路工程特殊岩土勘察规程》基础上对泥岩膨胀等级进行优化,采用改进层次分析法、基尼系数法和相对熵确定了判别指标组合权重,并基于改进灰关联分析法建立了泥岩膨胀等级。研究结果表明:将改进灰关联分析法和相对熵组合赋权法相结合应用于无砟轨道地基泥岩膨胀性评价,充分考虑了泥岩膨胀等级评价标准区间,克服了已有综合评价方法中对判别指标权重考虑的不足,当泥岩膨胀等级在Ⅲ级以上时,会引起高速铁路无砟轨道路基上拱,应采取相应工程措施,该研究成果对地基泥岩高速铁路路基长期持续上拱变形的工程控制措施提供理论依据。 相似文献
6.
本文归纳总结了车站能力查定计算过程中存在的多种影响因素,深入分析了其产生原因和不可避免性。然后利用层次分析法的区间估计方法计算得出各种误差因子对计算结果的影响权重大小,并对比不同误差因子的权重区间,筛选出强误差因子,剔除弱误差因子,为精确计算车站能力值提供依据。 相似文献
7.
8.
Activity-based models of travel demand have received considerable attention in transportation planning and forecasting in recent years. However, in most cases they use a micro-simulation approach, thereby inevitably including a stochastic error that is caused by the statistical distributions of random components. As a consequence, running a transport micro-simulation model several times with the same input will generate different outputs, which baffles practitioners in applying such a model and in interpreting the results. A common approach is therefore to run the model multiple times and to use the average value of the results. The question then becomes: what is the minimum number of model runs required to reach a stable result? In this paper, systematic experiments are carried out using Forecasting Evolutionary Activity-Travel of Households and their Environmental RepercussionS (FEATHERS), an activity-based micro-simulation modelling framework currently implemented for the Flanders region of Belgium. Six levels of geographic detail are taken into account. Three travel indices – average daily activities per person, average daily trips per person and average daily distance travelled per person, as well as their corresponding segmentations – are calculated by running the model 100 times. The results show that the more disaggregated the level, the larger the number of model runs is needed to ensure confidence. Furthermore, based on the time-dependent origin-destination table derived from the model output, traffic assignment is performed by loading it onto the Flemish road network, and the total vehicle kilometres travelled in the whole Flanders are subsequently computed. The stable results at the Flanders level provides model users with confidence that application of FEATHERS at an aggregated level requires only limited model runs. 相似文献
9.
10.