简介:针对Kalman滤波器在捷联惯导系统(SINS)初始对准中的应用,系统分析了Kalman滤波器参数(包括估计误差协方差阵初值P0,模型噪声方差阵Q和量测噪声方差阵R)选取对系统状态变量的估计精度和收敛速度的影响。采用协方差性能分析法,进行了Kalman滤波器参数优化仿真,仿真结果表明:调整扁的取值可改变状态变量估计的收敛速度,调整Q或R的取值,既可改变状态变量(尤其是陀螺误差)的收敛速度又可改变它们的估计精度。综合考虑时,局的取值要比真实值大一些,Q和R的取值要比真实值小一些,这样既可缩短陀螺误差和加速度计偏置误差的估计时间,又可提高它们的估计精度。文中还给出了使滤波器正常可靠工作的P0、Q和R参数的范围。
简介:目的:1.比较并改善翼型参数化方法,获得设计变量少、拟合精度高的参数化方法;2.在参数化的基础上利用数值模拟的方法获取翼型流场参数,优化并获得特定条件下升阻比最大的翼型。创新点:1.通过与多项式拟合方法的对比证明了类别/形状函数转换(CST)法在翼型拟合方面的优越性,并通过调整控制点分布,在不增加设计变量的基础上改善了CST方法;2.通过建立响应面模型,利用多岛遗传算法与非线性序列二次规划法相结合的方式获得了更好的翼型优化效果。方法:1.利用修饰后的CST法对翼型进行参数化拟合与设计,并通过与二项式拟合法比较来验证其优越性;2.通过数值方法对翼型周围流场进行计算并与实验结果对比,获得精确计算气动参数的仿真条件;3.通过拉丁超立方采样获得设计变量,建立设计变量与翼型升阻比之间的响应面模型,通过多岛遗传算法与非线性序列二次规划法的结合和优化,得到一定条件下升阻比最大的翼型。结论:1.CST法是一种优秀的参数化方法,本文的优化改善了形状函数控制点选取法则,使其对翼型头部和尾部的描述更加精确;与多项式相比,CST法可以通过更少的设计变量得到更高的拟合精度。2.基于多岛遗传算法的非线性序列二次规划法在本文中用以优化翼型使其具有更高升阻比。优化前后翼型的比较显示,两种优化方法的结合可以得到比单独使用各优化方法更好的结果。