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关于大角度范围内四元数与欧拉角转换的思考 总被引:1,自引:0,他引:1
在存在大角度姿态机动的场景中,航天飞行器通常采用基于姿态四元数的姿态运动模型,同时又多以欧拉角形式给定其期望姿态,因此研究四元数到欧拉角的转换关系十分必要.但是,姿态四元数与欧拉角之间并不存在一一对应的关系.以飞行器姿态为纽带,依据姿态四元数和欧拉角与飞行器姿态之间的内在关系,对各种可能出现的情形进行分析,在控制所对应的期望姿态的牵引下,确定出符合姿态控制利益的姿态四元数到欧拉角的转换关系.鉴于姿态四元数到欧拉角转换关系的复杂性,在飞行器进行大角度姿态机动控制时,建议采用基于四元数的姿态运动模型. 相似文献
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以铝粉、石墨粉和有机物聚碳硅烷(PCS)为原材料,采用预裂解及原位反应热压烧结的方法制备了Al4SiC4/C复合材料.通过XRD、SEM及力学分析等测试手段对材料的结构及性能进行了分析研究.对烧结材料的XRD分析结果表明所加入原材料按设计转化为新相.但组织观察表明两相均存在不同程度的团聚现象.Al4SiC4/C复合材料的力学行能随着Al4SiC4含量的增加而逐渐升高. 相似文献
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滑坡的非线性运动规律及演化过程中表现出的随机性态一直是滑坡灾害预测研究的难点之一。针对现有滑坡预警理论与方法仍存在的可信度较低、错误率高及预警不及时等问题,基于马尔科夫链理论和系统聚类基本思想,视滑坡过程中的位移速度演变为马尔科夫过程,运用聚类分析将GPS速度观测信号转换为状态信号,从随机过程角度对滑坡位移加速度a0这一滑坡判据进行了新的描述。认为当监测获得的前日、当日位移速度以及预测获得的次日位移速度状态均为"异常",且动态样本的位移速度均值和标准差持续增大时,预示着滑坡即将发生;在兼顾应规避滑坡预警滞后性的同时,还考虑了预警模型的降噪能力及可信度等3方面需求,提出了以预警区域敏感度、预警正确率与预测共识率为评估函数来检验滑坡预警模型的正确性和有效性,进而提出了系统聚类-加权马尔科夫链耦合滑坡预警方法;结合平庄西露天煤矿顶帮"4·17"滑坡工程实例,以GPS表面位移监测数据为训练集和测试集,对该滑坡预警方法的合理性进行了验证。研究表明:采用该滑坡预警方法,不仅可及时、准确的确定滑坡预警时刻,还可体现滑坡启动、发生、发展在区域上的动态演变过程;对于平庄西露天煤矿的"4·17"滑坡,最佳样本容量为20,此时的平均7 d预警敏感度为84%,对全部监测点的期望预警正确率为93%,平均预测共识率为76%,能够满足工程需要。 相似文献
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本文从氧化动力学、组织的微观进化及高温氧化机理探讨三部分对Al4SiC4/C复合材料在800~1100℃温度区间的氧化行为进行了系统的研究.研究结果表明Al4SiC4/C复合材料具有良好的抗氧化性能.在1000℃空气中氧化10 h后,40AC和50AC试样的单位面积失重量分别达到0.55×10-3mg/mm2和0.48×10mg/mm2.复合材料在1100℃的氧化表面物相为Al4SiC4和A12O3,且在该温度下的氧化表面观察到玻璃状保护相生成. 相似文献
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马氏体组织作为U71Mn钢轨闪光焊接头中的异常组织,会影响接头的安全性能,故需对其产生原因和处理措施进行研究。以未经正火处理的U71Mn钢轨闪光焊接头为研究对象,利用Gleeble-1500D热模拟试验机对其进行一次正火处理和二次正火处理,利用光学显微镜和扫描电镜对其热处理前后的显微组织和元素成分进行分析,探讨了马氏体组织在U71Mn钢轨闪光焊接头的分布规律和产生原因,提出了相应的处理措施,并进行了现场验证。结果表明,U71Mn钢轨闪光焊接头中马氏体的分布规律与C和Mn元素偏析具有一致性,马氏体主要出现在富锰富碳区,其中Mn含量可达母材的两倍以上;闪光焊会加剧U71Mn钢轨中的Mn元素偏析,正火处理对U71Mn钢轨闪光焊接头中Mn元素偏析的改善效果并不明显,但可加速C元素的扩散,从而在一定程度上减轻马氏体的出现程度;降低U71Mn钢轨中的Mn含量,并配以合适的正火处理,能够极大消除甚至避免闪光焊接头中马氏体的出现。 相似文献
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高温环境下蜂窝夹层结构埋件拉脱性能研究 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了常温环境下和高温环境下蜂窝夹层结构埋件拉脱性能的试验和结果,对比分析了高温环境对埋件拉脱性能的影响。结果发现,埋件在受法向拉脱力时,高温环境中承载力下降为常温的8%左右,且失效模式也发生了变化,由常温的蜂窝芯剪切破坏变为面板与蜂窝芯脱粘破坏;埋件在受面内拉脱力时,常温环境和高温环境下埋件分别呈现出了两种典型的失效模式,常温环境中失效模式为面板压缩破坏,高温环境中失效模式为面板皱褶失稳破坏,且拉脱力降为常温的28%左右。 相似文献
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采用高精度的优化算法对于提高滑坡位移预测模型的准确性具有重要意义,然而已有文献中很少对多种优化算法进行对比研究。以三峡库区的八字门滑坡为例,以极限学习机(ELM)理论为基础进行滑坡位移预测,同时运用多种算法对建立模型过程中的参数选择进行优化以期提高预测效果。为提高预测精度,以移动平均法为基础,将滑坡位移分解为趋势项和周期项,趋势项位移使用多项式函数进行预测,周期项位移使用MATLAB自编程序的极限学习机模型进行预测,两项预测值相加即可得到最终的累计位移预测值。计算结果表明:单一的ELM模型能够较为准确地预测具有阶跃式曲线的滑坡累计位移,预测结果的平均误差为23.5 mm,拟合优度为0.973。与粒子群算法和遗传算法相比,蚁群算法(ACO)在计算用时和优化效果上更优,蚁群算法优化极限学习机模型对位移的预测精度也最高,平均误差为10.1 mm,拟合优度为0.998,可在类似滑坡的位移预测研究中进行推广。 相似文献