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452.
453.
分析了头盔显示器伺服系统动平台参数的不确定性与时变性, 推导了连续-离散扩展卡尔曼滤波(CDEKF)与连续-离散平方根无味卡尔曼滤波(CDSR-UKF)的辨识过程, 结合头盔显示器伺服系统的动力学模型建立了系统动平台参数的辨识模型, 并通过仿真试验对比分析了CDEKF和CDSRUKF的辨识效果。设计了动平台参数的突变试验过程, 通过试验对CDSR-UKF的实用性进行了检验。仿真结果表明: CDEKF与CDSR-UKF的标准误差比值范围为1.9~6.3, 收敛时间比值范围为1.0~27.7, 均方根误差的比值范围为1.4~11.0, 后者的计算精度、稳定性和收敛速度均要优于前者, 且后者的平均收敛时间约为0.002s, 具有较好的在线辨识性能; CDSR-UKF的辨识误差小于10%, 对大幅度突变和一般幅度突变参数的辨识收敛时间分别约为0.30s和0.04s, 能较好地跟踪参数的变化过程, 可满足正常使用情况下的头盔显示器伺服系统动平台参数辨识要求。 相似文献
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舰载机起降作业能力直接反映了航空母舰(简称“航母”)的作战能力。根据美国“尼米兹”级航母的图片资料进行航母船型的设计,通过STF切片理论对本船的运动参数进行理论预报,并结合CV/CVN甲板运动限制准则,利用判断函数,以极坐标图形式直观反映航母运动参数对舰载机起降作业的限制区域和非限制区域。从航母自身运动特性出发,逐项分析航母运动参数对舰载机起降作业的影响,明确提出不同浪向下限制舰载机起降的主要运动参数,并分析影响舰载机起降运动参数的敏感性。为航母设计过程中改善耐波性、扩大舰载机起降作业区域指明优化方向。 相似文献
455.
456.
457.
分析了超吸水性聚合物(SAP)的材料性能和SAP内养生混凝土配合比设计的关键参数,提出了内养生混凝土组成设计方法;从SAP吸释水行为和内养生混凝土水化特征角度,探讨了SAP内养生混凝土水分传输机制,综述了SAP内养生混凝土的收缩阻裂性能、力学性能和耐久性能;通过界面过渡区特征、水化产物和孔结构特征,探究了SAP内养生混凝土性能增强机理;总结了SAP内养生混凝土国内外工程应用情况,并展望了其未来的研究方向和应用前景。分析结果表明:SAP内养生原理为其本身的吸释水特性,但因SAP性能的差异和混凝土配合比等因素的不同,内养生水泥混凝土的各项性能有一定的差异性;SAP在渗透压和离子浓度的驱动下及时释水,补充混凝土内部水分丧失,降低早期水化热,并提升后期水化程度;SAP内养生混凝土的各项性能均受到其粒径、掺量和额外引水量的影响,在各参数均合适的条件下,SAP能够有效抑制混凝土的自收缩和干燥收缩,并增强混凝土的力学性能;SAP能够促进水化反应,生成更多的水化产物,填充混凝土的孔隙,增强混凝土的密实性,细化孔结构,切断连通孔隙,从而改善混凝土的抗冻、抗渗等耐久性能;SAP的再溶胀能力可阻塞混凝土裂缝,生成的CaCO3等水化产物可使混凝土裂缝自愈合;SAP内养生作用能够增强水泥石与集料之间的黏结性,减少甚至消除界面过渡区微裂缝,提高界面过渡区强度;SAP内养生水泥混凝土在桥梁桥面整体化层、横隔梁、湿接缝、桥墩及隧道二次衬砌等部位已成功应用,抗裂效果优良。 相似文献
458.
459.
自修复材料作为一种力学构件不仅需要结构宏观构型的拓扑优化,而且需要兼顾自修复剂载体微胶囊的尺寸和分布对自修复材料力学性能和修复效果的影响,因此对结构宏观构型与内置微胶囊进行协同优化具有重要的意义。研究基于可移动变形组件法,以结构柔度为目标函数,材料面积为约束条件,建立了内置微胶囊组件的二维数学模型,基于移动渐近线法(MMA),给出了协同优化自修复材料的设计方法,并与经典自修复材料进行了对比研究,验证了协同优化的优越性。研究表明:两类自修复材料的构型具有相似性;两类自修复材料的结构柔度均随微胶囊体积分数的增加而提高,力学性能发生不同程度的劣化;与经典自修复材料相比,随着体积分数的增加,协同优化自修复材料呈现出更为优异的力学性能,当体积分数接近14%时,其柔度值仅为经典自修复材料的66.1%。 相似文献
460.
针对转辙机高精度故障诊断的需求,结合声音信号非接触、易采集等优势,提出一种基于声音信号的非接触式故障诊断方法。首先,基于小波包分解与多尺度排列熵,实现对声音样本的特征提取;其次,提出基于ReliefF和二进制粒子群优化算法的2阶特征选择方法,得到最佳特征集合,实现对声音样本的特征选择;最后,基于支持向量机算法对最佳特征集进行训练和测试,完成对转辙机的故障诊断。依托10种常见工况下共计800组声音样本开展实验,结果表明:该方法在反位—定位和定位—反位转换过程中得到的特征点数分别为13和39个,故障诊断准确率分别为99.67%和100%;相比于单一特征选择方法,采用的2阶特征选择方法能够大大降低特征维度,提高故障诊断准确率;相比于k近邻和线性判别分析这2种分类器,支持向量机分类器在转辙机故障诊断中更具优势。 相似文献