简介:文章首先采用单相浮阻力模型对不同加速度下Rayleigh-Taylor不稳定性诱发的物质渗透边界的演化过程进行了计算,揭示了该混合在常加速度和变加速度情况下不同的发展规律,并通过与实验结果的比较分析,验证了该模型的适用性.在此基础上,发展了多相浮阻力模型,采用该模型对常加速度情况下含尘气体中的RayleighTaylor不稳定性诱导混合进行了研究,发现混合区宽度随着颗粒数密度和颗粒尺寸的增大而减小,揭示了气体中所含杂质抑制混合发展的规律.
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: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:基于状态空间模型的许多传统滤波算法都基于Rn空间中的高斯分布模型,但当状态向量中包含角变量或方向变量时,难以达到理想的效果。针对J.T.Horwood等提出的nS?R流形上的GaussVonMises(GVM)多变量概率密度分布,扩展了狄拉克混合逼近方法,给出了联合分布的GVM逼近方法,推导了后验分布的GVM参数计算公式,设计了量测更新状态估计算法。将J.T.Horwood等的时间更新算法与所提出的量测更新算法相结合,可实现基于GVM分布的递推贝叶斯滤波器(GVMF)。仿真结果表明,当状态向量符合GVM概率分布模型时,GVMF对角变量的估计明显优于传统的扩展卡尔曼滤波器。
简介:受限混合层的流动主要是喷流与自由来流相互剪切形成的混合层受到壁面的限制而形成的一种流动.文章采用后向台阶平板模型研究了高速高压比条件下的受限混合层的典型流场结构以及冷却效率.实验自由来流Mach数为5,喷流的Mach数为1.28,喷流总压为0.2~0.7MPa,通过调整冷喷气流的总压,基于纹影流动显示技术获得喷口附近的激波结构特征和流动参数之间的关系.形成喷口附近波系的欠膨胀流动现象的深刻认识,提取波系特征与流动参数之间的规律.基于流动显示及实验测量结果,通过分析流场中大尺度结构的空间演化规律,揭示流动参数对于冷却效率的影响规律及物理内涵.采用快响应压敏漆(FRPSP)技术在高超声速风洞开展热流分布和冷却效率研究,获得了平板对受限混合层冷却效率的影响.
简介:由条带和流向涡的循环再生构成的近壁自维持过程(self-sustainingprocess,SSP)是壁湍流产生和维持的重要机制.文章通过对最小槽道的直接数值模拟(directnumericalsimulation,DNS)获得近壁自维持过程的流场数据,采用正规正交分解法(properorthogonaldecomposition,POD)对该数据进行分析,获得了不同流向和展向尺度的特征模态,通过将Navier—Stokes方程在这些模态上进行投影,得到近壁自维持过程的降阶模型,并采用DNS数据对降阶模型的预测能力进行了评价.该模型被初步应用于大涡模拟近壁模型的构造.
简介:地形辅助导航是一种利用地形高度信息定位的导航技术,由于地形高度起伏是非线性的,因此地形辅助导航本质是非线性、非高斯贝叶斯后验概率估计问题。粒子滤波因为适合非线性、非高斯估计问题,被引入地形辅助导航领域得到广泛研究和应用,但粒子滤波算法存在粒子匮乏的问题,会影响定位精度。针对此问题,将高斯混合无迹粒子滤波(GMUPF)用于地形辅助导航,该算法用高斯混合模型(GMM)近似粒子分布,用无迹卡尔曼滤波(UKF)估计重要密度函数,不需要做重采样。通过用实际地形数据做飞行仿真实验,结果显示相比粒子滤波,不仅没有粒子匮乏问题,而且所用粒子数更少时估计精度略好。
简介:为了减小MEMS陀螺仪的正交误差,进一步提高陀螺精度,在Simulink环境中对陀螺结构和测控系统进行了建模和仿真。首先在理想状态的陀螺结构模型基础上建立了包含机械热噪声、模态间耦合等非理想因素的结构模型,并给出了陀螺结构的相关设计参数。其次在陀螺结构模型上以自激振荡和AGC控制技术为基础设计了驱动回路,该回路可在短时间内将驱动幅度稳定在10μm,且驱动频率为4048Hz(驱动模态的谐振频率)。然后分析了模态间耦合信号的作用方式并建立了正交校正和检测闭环力反馈回路,仿真结果显示,在全闭环状态下检测模态所受耦合力的幅度比未校正状态下降了5个数量级,等效输入角速度也从205(°)/s下降到了6.58(°)/h。最后对陀螺模型进行了整体测试,得到其标度因数和阈值分别为21.76mV/(°)/s和0.002(°)/s。
简介:网格生成技术是CFD复杂工程应用的重要环节,网格质量的好坏直接影响计算结果的精准度,因此其已成为CFD的重要研究领域.在张涵信院士的指导下,作者自20世纪90年代初开始开展非结构网格、混合网格技术和相应的计算方法研究,并逐步发展至动态混合网格技术及非定常计算方法.在张涵信院士80华诞之际,对近年来作者及团队在网格生成技术及应用方面所取得的进展进行了简要的综述,分别介绍了静动态混合网格生成、定常/非定常计算方法、网格技术的应用等方面的进展情况.最后,就网格生成技术目前还存在的问题.展望了未来的发展方向.作者谨以此文表达对张涵信院士25年来的培养、关怀和帮助的崇高敬意.
简介:在对后向台阶流场进行合成射流激励并研究不同激励频率对流场发展影响的过程中,发现流场在低频激励条件下与中高频条件下表现完全不同.为了详细分析这一现象,使用本征正交分解法(properorthogonaldecom-position,POD)将由PIV方法测得的流速分布数据进行分解,采用相位平均手段对含湍流动能较大的主要模态间的关系进行分析,并使用主要模态对流场的主要运动形式进行还原.结果表明,流场在各条件下的主要运动形式均可用少量低阶模态加以基本概括,低频激励下低阶模态相图近似于Lissajous图形,并描述了剪切层在激励作用下的摆动过程.
简介:针对线性高斯系统的平滑问题,分析了RTS固定区间平滑与双滤波器固定区间平滑两种算法,提出了一种滤波存储数据更少的RTS平滑新算法.结合平面内的运动追踪问题,基于二维CWPA模型,仿真分析了卡尔曼滤波、RTS固定区间平滑以及双滤波器平滑算法的估计性能.仿真结果表明,两种固定区间平滑算法的估计效果等效,精度均优于卡尔曼滤波,对于实际问题中固定区间平滑算法的选用具有一定的参考价值.最后,结合双滤波器结构提出了一种基于双平滑器的舰载武器惯导传递对准精度评估方法,结果表明新方法相比于单一的平滑算法,可以获取更优的综合平滑性能,特别提升了水平姿态对准误差的平滑估计性能.
简介:为了预测某导弹陀螺漂移趋势,以该陀螺漂移角速度时间序列为对象,建立了基于支持向量回归机的预测模型。针对该预测模型的特点,提出了支持向量预选取的模型优化方法。基于ε不敏感损失函数的支持向量回归机具有稀疏性,其结构由支持向量决定。因此从训练样本集中预选出有可能成为支持向量的样本,精简样本规模是提高该类支持向量回归机训练和预测效率的有效方法。针对该类支持向量回归机从分类和回归两个角度分析了支持向量的几何特征,提出了核函数空间免疫聚类的支持向量预选取方法并用于某导弹陀螺漂移预测模型的数据预处理。仿真结果表明优化后的预测模型运算量小、建模速度快,精度高。