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直升机视景仿真及座舱仪表显示系统实现 总被引:1,自引:0,他引:1
以开发一套直升机飞行视景仿真系统为目的,提出了一种基于Multigen Creator和Vega软件的三维视景仿真系统解决方案.利用三维图形开发软件Creator对座舱仪表模型进行可视化建模,使用自由度设置(DOF)技术实现仪表指针的动态交互.将模型加载到Vega的环境中,在VC++环境下,基于MFC实现了仪表的驱动程序,给出了具体的实现方法,设计了座舱仪表仿真界面.最后在Vega场景中仿真直升机的飞行状态,直观形象地反映直升机的飞行特性.实际仿真显示,该视是景系统的仿真效果形象逼真,令人满意. 相似文献
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为实现湍流的自动化预警,提出了一种基于卷积神经网络的激光雷达湍流预警算法。首先,该方法将激光雷达获取的风速数据进行速度结构函数的构建;然后,拟合出涡流耗散率,进而将涡流耗散率构建为像素数据集。将数据集输入一种由两个卷积层、两个全连接层、一个softmax层、若干激活函数组成的卷积神经网络分类模型进行湍流识别;最后,采用学习率递减的方法来调整模型的参数对网络进行训练,网络收敛后,其损失度低至3%,通过对比实验表明网络的准确度可达到85%。运用中川机场2016年机组报告进行对比分析,结果表明:文中方法对大气湍流的预警命中率可达80%、误报率为13.3%、虚警率为6.7%,该方法与Hog-SVM分类方法相比,命中率显著提高,从而证明了该卷积网络模型在湍流预警中泛化能力强,提高了预警效率,能够为管制员和气象预报人员提供一种判断依据。 相似文献
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基于神经网络的惯性测量单元误差标定 总被引:1,自引:0,他引:1
针对惯性测鼍单元非线性误差的标定问题,为保证导航精度,设计了多层前向神经网络的补偿模型.神经网络算法具有良好逼近非线性函数的能力,适合于非线性系统的建模.采用BP神经网络为主要逼近手段,对惯性测量单元的非线性误差函数进行精确逼近,弥补了常规建模方法的不足.将算法应用到某型MEMS惯性测量单元的非线性误差建模中,进行了仿真验证.结果表明,BP神经网络对原始信号的逼近误差在工程应用允许范围内,较传统的的最小二乘法建模方法有了显著的提高,保证有效地解决某型MEMS惯性测量单元误差大的问题. 相似文献
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采集数据的非线性特性极大地限制了故障预测与健康管理技术(PHM)在飞机自主保障能力中的应用,提出了一种基于相空间重构的数据处理方法;首先,对PHM技术进行了系统研究,并对数据处理进行了分析;然后,根据数据处理的特点,分别采用自相关法、复自相关法、FNN法和C-C法计算相关的延迟时间及嵌入维数;最后,通过仿真对比分析以上几种方法得到的延迟时间与嵌入维数;结果表明作为一种联合计算延迟时间和嵌入维数的数据处理方法,C-C法可以同时计算延迟时间τ为3和嵌入维数m为6。 相似文献
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改舱客机通过减小座椅排距增加客舱座位数,为航空公司带来经济效益,但座椅排距的改变使原有的地面空调送风方式已不适用于改舱客机,容易导致客舱内的热舒适性不佳。针对此问题建立了改舱后的波音737客舱仿真模型,并通过实验舱验证了仿真模型的准确性。基于合理的改舱模型,模拟分析了客舱内的温度场、风速场,考虑到改舱导致的客舱内部流场分布不均匀的问题,提出以预测平均投票(Predicted Mean Vote,PMV)和吹风感指数(Draft Rate,DR)作为热舒适性评价指标,构建评价函数综合评价改舱后的热舒适性,求解得出满足热舒适性要求的改舱客机最佳送风速度。该方法为改舱客机的热舒适性控制提供参考。 相似文献
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针对高分辨率的图像在采集过程中存在数据量较大的问题,提出了一种基于正交匹配追踪(OMP)算法的图像重构方法,设计了OMP算法的硬件结构,并在FPGA平台上进行了仿真验证;首先,研究了压缩感知算法的基本原理;然后,分别基于匹配追踪算法(MP)和正交匹配追踪算法实现了图像的重构;最后,通过仿真对比分析了这两种方法的图像重构结果,OMP算法误差在10~(-15)量级,明显优于MP算法的10~(3)误差量级,并且OMP算法的迭代收敛性也优于MP算法。 相似文献
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