简介:BasedupontheHellinger-Reissner(H-R)mixedvariationalprincipleforthree-dimensionalelasticbodies,themodifiedH-Rmixedvariationaltheoremformagnetoelectroelasticbodieswasestablished.Thestate-vectorequationofmagnetoelectroelasticplateswasderivedfromtheproposedtheorembyperformingthevariationaloperations.Tolayatheoreticalbasisofthesemi-analyticalsolutionappliedwiththemagnetoelectroelasticplates,thestate-vectorequationforthediscreteelementinplanewasproposedthroughtheuseoftheproposedprinciple.Finally,itispointedoutthatthemodifiedH-Rmixedvariationalprincipleforpureelastic,singlepiezoelectricorsinglepiezomagneticbodiesarethespecialcasesofthepresentvariationaltheorem.
简介:Acompositebeamissymmetricifboththematerialpropertyandsupportaresymmetricwithrespecttothemiddlepoint.Inordertostudythefreevibrationperformanceofthesymmetriccompositebeamswithdifferentcomplexnonsmooth/discontinuousinterfaces,wedevelopanR(x)-orthonormaltheory,whereR(x)isanintegrableflexuralrigidityfunction.TheR(x)-orthonormalbasesinthelinearspaceofboundaryfunctionsareconstructed,ofwhichthesecond-orderderivativesoftheboundaryfunctionsareaskedtobeorthonormalwithrespecttotheweightfunctionR(x).WhenthevibrationmodesofthesymmetriccompositebeamareexpressedintermsoftheR(x)-orthonormalbaseswecanderiveaneigenvalueproblemendowedwithaspecialstructureofthecoefficientmatrixA:=[aij],aij=0ifi+jisodd.Basedonthespecialstructurewecanprovetwonewtheorems,whichindicatethatthecharacteristicequationofAcanbedecomposedintotheproductofthecharacteristicequationsoftwosub-matriceswithdimensionshalflower.Hence,wecansequentiallysolvethenaturalfrequenciesinclosed-formowingtothespecialtyofA.Weusethispowerfulnewtheorytoanalyzethefreevibrationperformanceandthevibrationmodesofsymmetriccompositebeamswiththreedifferentinterfaces.
简介:部分地,聪明切割的过程,缺陷由尺寸描绘了的结合的效果和在切开前后的内部压力上的2纸被使用破裂力学模型学习。有大尺寸的结合的缺陷是容易的引起缺点生长的严重偏差,这被发现,当切开时,导致薄层的一个非转移的区域。在结合的缺陷的内部压力是很小的一个实际聪明切割的过程,大界面的缺点总是在切开的过程支持缺点生长。同时,增加结合的缺陷的内部压力减少在切开前的缺点生长和它的偏差。stiffener限制的松驰的机制被建议澄清结合的缺陷的效果。而且,当结合的缺陷是在场的时,切开的过程的进步被分析。在切开以后,有大尺寸和高内部的压力的那些结合的缺陷在高温度的退火期间为薄电影的blistering是脆弱的。
简介:实验研究复杂波形结构引起平面界面变形和反射激波冲击下的R-M不稳定性的问题.在竖直激波管中生成稳定的N2/SF6平面界面,激波在圆柱绕射后,冲击平面界面,由此研究复杂激波引起的界面变形.平面激波在圆柱绕射后的流场,演化成具有初始入射波、三波点、弯曲反射波、Mach波和Mach反射产生的滑移线等复杂结构.研究复杂结构激波对界面的作用,对认识界面扰动的生成具有较大帮助.绕柱激波冲击后,平面界面仅在两对滑移线内部发生变形.绕柱激波冲击界面后,两对滑移线将界面分成"内界面"和"外界面",界面变形形态同滑移线和界面相交位置相关.反射激波二次冲击下,界面扰动的增长与Jacobs-Sheeley涡量模型较吻合.
简介:针对SINS/GNSS组合导航在GNSS信号异常时出现的系统滤波精度和稳定性下降的问题,提出一种基于EKF的自适应分类容错滤波算法。该算法通过比较系统残差协方差矩阵的实际值与理论值来检测GNSS信号是否存在异常,然后对异常信号进行分类,并对不同类别的异常信号使用不同的加权矩阵进行修正,以减弱异常值对系统滤波精度的影响,同时在滤波过程中加入UD分解,使系统滤波性能更稳定。仿真结果表明:该算法能够有效降低GNSS输出异常信号对SINS/GNSS组合导航带来的不利影响并提高系统稳定性;在GNSS信号出现异常情况下,其导航精度相比EKF至少提高95.6%,相比REKF和AEKF分别至少提高44.5%和24.6%。
简介:导航雷达在采集、传输和显示过程中,由于多种因素的影响导致最终形成的图像中舍有大量的噪声,影响了使用者对导航信息的分析和应用。传统的雷达图像去噪算法大多采用小波变换,但这种方法存在边缘模糊等问题。为了去除导航图像的噪声并解决小波变换中存在的边缘模糊问题,本文提出用基于多尺度几何变换的图像去噪方法对导航雷达图像进行处理,并利用基于多尺度几何变换的方法(包括基于Curvelet系数维纳滤波去噪方法和基于Contourlet域去噪方法)和基于小波变换的BayesShrink方法分别对含有模拟杂波和噪声的导航雷达图像进行仿真实验。实验结果表明:与基于小波变换的图像去噪方法相比,基于多尺度几何变换去噪方法能够更加有效去除雷达杂波和噪声。
简介:以SINSiGPS组合导航系统为背景,在对Kalman滤波原理和工程应用进行深入分析的基础上,总结了该方法的不足,提出了应用神经网络和模糊推理技术对系统噪声、观测噪声和其相关阵进行直接调控的方法。该方法根据新息和新息方差的变化,实时调整自适应因子,间接改变Kalman滤波器的当前观测量和过去信息的比例关系。仿真结果表明,该算法对模型和噪声干扰有较强的自适应性,能够有效抑制滤波发散,在不损失原有精度的前提下,提高了系统的鲁棒性。
简介:针对惯导平台连续翻滚自标定中安装误差标定精度不高这一现状,提出了一种解决方案。通过对惯性器件的输出误差模型和安装误差的分析,建立了系统的姿态动力学方程和观测方程,利用输出灵敏度理论分析了系统的可观性,指出加速度计安装误差可观性较差是影响标定精度的主要原因。利用Kalman滤波中的估值方差矩阵计算了安装误差之间的相关系数,计算结果表明可观性差是由安装误差之间的线性相关性造成的,并确定了具体的不可观参数。以加速度计输入轴为基准建立平台坐标系可以减少安装误差项,使所有的安装误差的变得可观。最后的仿真结果表明在新的方案下,安装误差的估值偏差小于5",标定精度得到了显著提高。
简介:为了填补船测海深数据空白,给出了海底地形起伏与重力异常和重力异常垂直梯度之间的导纳函数关系。据此,以测高重力异常、重力异常垂直梯度作为输入数据,采用线性回归分析技术,在西南太平洋相关海域开展了海底地形反演试验。结果表明,通过不同方法获取的比例因子与海底地形呈现一定的内在联系,地形平坦海域,比例因子较小;海山分布较多的地形起伏较大的海域,比例因子相对较大,反映了重力数据与海底地形较强的相关性。同时,采用线性回归方法构建的海底地形模型检核精度最高,相较于传统方法获取的海底地形模型,精度最高提升了46%左右,与ETOPO1海深模型和DTU10海深模型相比较,模型精度最大提高了近一倍有余。另外,不同方法对于不同的海底地形具有各自不同的优势,靠近海山区域,采用线性回归技术反演的海深结果优于传统方法;在海山部分,传统方法反演精度又好于线性回归技术。不同数据源反演海底地形的统计结果表明,以重力异常垂直梯度构建的海底地形模型的检核精度优于以重力异常作为输入数据构建的海底地形模型。
简介:通过理论推导提出了一种评价高速流动PIV示踪粒子随流能力的松弛特性分析模型,在法向Mach数大于1.4时具有良好的适用性.将新模型应用于试验测量,发展了高速流动PIV系统和示踪粒子布撒技术,验证了高速流动PIV的定量化测量能力.针对空间发展的二维超声速气固两相混合层,数值模拟了不同Stokes数和对流Mach数(M_c)下的粒子跟随性以及弥散和迁徙运动,结果表明:相同对流Mach数,粒径越小的示踪粒子跟随性越好,Stokes数在[1,10]范围内的粒子有最大扩散距离.示踪粒子的直径大小决定其在超声速混合层大涡拟序结构中的分布特征,且粒径越小,气体与粒子的掺混越剧烈.相同粒径的粒子,对流Mach数越大跟随性越差.