基于牛顿迭代法的概位修正误差分析

介绍了双信号台测向定位中利用牛顿迭代法进行概位修正的方法,分析了牛顿迭代法对概位修正误差的消除过程。仿真结果表明：在满足舰船导航精度要求下,牛顿迭代法的迭代次数少,且误差很小,达到了概位修正的要求。     

关于SDH系统误码门限设置探讨

当SDH系统产生不可用秒(UAS)告警且对业务造成影响时,SDH系统却没有发生复用段倒换,没有起到保护业务作用。为此,从SDH复用段保护环倒换机制和倒换条件,SDH系统误码性能检测方法,以及ITU-T误码门限定义等方面进行分析,寻找SDH系统没有正常倒换的原因,并提出改进方案。     

城轨车辆称重调载系统测力装置的误差补偿

为保证城轨车辆称重调载系统的测量准确性,研究便捷高效的载荷传感器校准方法,文章提出了系统测力装置的误差补偿方法。针对系统特点搭建了专用的载荷校准硬件设备,并通过软件方法配合硬件实现了系统传感器的误差修正和补偿。经系统载荷传感器校准应用实例证明,文章提出的方法误差补偿效果显著,且操作简便,适合现场实现。     

考虑起始水力坡降时粘性土渗透系数的确定

基于粘性土的达西定律和水流连续性原则,建立了考虑起始水力坡降时粘性土的渗透系数公式和起始水头计算公式,并通过渗透系数的极差、反算水头和实测水头的最大偏差和均方差来评价所提出的公式和规程公式的误差。实例分析结果表明:考虑起始水力坡降后,采用所提出的公式得到的渗透系数大于采用规程公式得到的渗透系数值;所得到的渗透系数本身的极差、反算水头与实测水头的最大偏差以及均方差均小于规程中不考虑起始水力坡降时得到的相应值;考虑起始水力坡降后的粘性土的渗透系数更能反映粘性土的实际渗透情况。     

基于UDF的轨道车辆快速加工设计系统的开发及应用

本文介绍了轨道车辆快速加工设计系统开发方案及实际应用情况.该系统是通过重点分析轨道车辆零部件的结构形式和加工特点,遵循参数化设计理念,在Pro/ENGINEER软件基础上通过二次程序开发建立起来的.轨道车辆快速加工设计系统实现了零部件三维模型加工特征的快速设计,有效缩短了产品研发周期,增强了企业的市场反应能力.     

基于自适应迭代学习控制的列车自动驾驶算法

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.     

自行加榴炮射击误差的仿真研究

射击精度可以用射击误差表示,依据某自行加榴炮射表,结合弹道理论分析方法,使用蒙特卡洛法对其射击精度进行误差特性仿真,找出影响射击精度的主要误差来源,此方法可以推广应用到其他武器系统。     

多波束声速改正模拟及其误差分析

声速改正是多波束测量误差的主要来源,文章介绍了多波束声速改正的原理和实现方法。着重解释了声速变化对海底测点位置和深度的影响,利用V-basic和Excel电子表格形式,采用实际声速剖面模拟了任意波束测点海底位置和深度的计算过程,定量地揭示了浅层声速数据对海底弯曲变形的成因和影响程度;利用误差传播理论分析了声速对测量误差的影响。     

水下目标深度测量误差源分析

首先研究了在深海环境下,采用基于三阵元垂直线列阵的水声探测系统进行水下目标深度测量的基本原理.然后从随机误差和阵元配置偏差的角度,对水下目标深度测量的误差源进行了理论分析,并推导了相关公式.此外,对于相干多途水声信道干扰给水下目标深度测量精度的影响,也作了初步的理论分析.通过仿真实验,总结出各误差源对水下目标深度测量精度影响的规律,研究结果为进一步开展水下目标深度测量研究、提高测量精度奠定了基础.     

On the numerical accuracy of the prediction of resistance coefficients in ship stern flow calculations

This article presents a study on the accuracy of the numerical determination of the friction and pressure resistance coefficients of ship hulls. The investigation was carried out for the KVLCC2 tanker at model- and full-scale Reynolds numbers. Gravity waves were neglected, i.e., we adopted the so-called double-model flow. Single-block grids with H–O topology were adopted for all the calculations. Three eddy viscosity models were employed: the one-equation eddy viscosity and the two-equation models proposed by Menter and the TNT version of the two-equation k-ω model. Verification exercises were performed in sets of nearly geometrically similar grids with different densities in the streamwise, normal, and girthwise directions. The friction and pressure resistance coefficients were calculated for different levels of the iterative error and for computational domains of different size. The results show that on the level of grid refinement used, it is possible to calculate the viscous resistance coefficients in H–O grids that do not match the ship contour with a numerical uncertainty of less than 1%. The differences between the predictions of different turbulence models were larger than the numerical uncertainty; however, these differences tended to decrease with increases in the Reynolds number. The pressure resistance was remarkably sensitive to domain size and far-field boundary conditions. Either a large domain or the application of a viscous–inviscid interaction procedure is needed for reliable results. This work was presented in part at the International Conference on Computational Methods in Marine Engineering—MARINE 2007, Barcelona, June 3–4, 2007.