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1.
2.
针对传统捷联惯导系统(strapdown inertial navigation system, SINS)四元数非线性误差模型存在坐标系不一致的问题, 对姿态误差模型和速度误差模型进行改进, 将误差矢量统一投影至计算导航坐标系下。此外, 引入全球定位系统阻尼信息, 在阻尼SINS解算基础上, 结合四元数无迹估计器提出了一种改进四元数阻尼误差模型对准算法, 可应用于系泊状态下的SINS初始对准。仿真和车载试验结果表明, 在不同的大失准角下, 该改进算法相比传统四元数阻尼误差模型对准算法和欧拉角阻尼误差模型对准算法, 具有更好的对准精度、收敛速度以及稳定性。  相似文献   
3.
根据BS-矩阵的特殊结构和性质,利用严格对角占优M-矩阵的逆的无穷大范数范围,结合不等式的放缩技巧,改进了BS-矩阵线性互补问题的误差界估计式.理论分析和数值算例均验证了新估计式的有效性.  相似文献   
4.
利用动力学模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)方法可以实现非定常流场的分解、重构和预测,但该方法重构和预测流场的误差需要给出定量分析.鉴于此,提出了定量描述动力学模态分解重构和预测流场的误差分析方法,以雷诺数Re=80的圆柱绕流二维流场数值模拟结果为例,研究了非线性流动和周期性流场重构和预测误差的动态变化情况.结果表明:依据能量大小确定的模态反映了流场的主要相干结构;低频、低增长/衰减率和大尺度的相干结构能量占比大,对流场的影响较大;DMD方法可以准确重构非线性和周期性变化流场,重构的误差小于10-10,预测流场的误差较重构流场出现跳跃增大现象;DMD方法预测非线性变化流场的误差在样本时间区间内较小(小于10-3),超出样本区间误差的发展急剧增大,变化情况依赖于数据样本;预测周期性流场的误差稳定在10-4左右.  相似文献   
5.
阐述了测斜技术原理、测斜管埋设方式、位移量测数据及误差处理方法;用有限元模拟分析了在软土基坑中,将测斜管埋设于基坑边土体和支护桩内等位置时的变形变化,经与实测测斜曲线的拟合,揭示出测斜管所埋设的介质弹性模量对位移测量精度有一定的影响,并给出了修正建议。  相似文献   
6.
针对医学电子计算机断层扫描(CT)图像方向校正问题,提出一种并行卷积回归(PCRN)多任务深度学习网络.通过侧旋角度正回归和翻转概率逻辑回归,求得校正参数来精准地校正图像.进一步,针对医学图像训练样本稀缺的情况,提出一种串行回归(SCRN)的深度学习架构,弥补并行卷积回归网络在小样本情况下校正精度不足的问题.实验结果表明:在样本充分,并行卷积回归网络和样本稀缺情况下,串行卷积回归网络对小角度偏转、大角度偏转和翻转的腹部CT图像校正结果都优于传统的配准方法.  相似文献   
7.
研究了一类满足Lipschitz条件的非线性奇异切换系统的自适应状态反馈控制的设计问题.首先,研究单输入非线性奇异切换系统的基本自适应控制的设计,控制器旨在稳定系统;然后,以单输入非线性奇异切换系统所呈现的具有自适应增益和基于Lyapunov稳定性定理调整增益的机制为基础,将其扩展为多输入奇异切换系统的跟踪问题,设计了自适应控制方法;最后,采用Matlab方法做了数值仿真来说明所提出的控制方法的有效性.所提出的控制器具有非常简单的结构,并且在实践中很容易应用.  相似文献   
8.
利用Dashnic-Zusmanovich+矩阵的定义,通过不等式放缩技巧和Dashnic-Zusmanovich矩阵逆的无穷范数估计式得到Dashnic-Zusmanovich+矩阵线性互补问题解的误差界.  相似文献   
9.
针对螺旋锥齿轮加工过程中因无法避免误差而导致齿面加工精度难以保证的问题,提出螺旋锥齿轮加工误差控制模型及加工参数修正方法。首先,基于实际加工中的刀具与工件相对位置与相对运动关系,依据坐标齐次变换与啮合原理,确定加工参数与加工曲面之间的函数关系,建立螺旋锥齿轮精确齿面模型;然后,计算实际加工齿面与理论齿面的法向距离,从而建立由加工参数驱动的齿面几何误差控制模型;接着,对加工参数进行敏感性分析,选取敏感性较高的加工参数作为误差补偿模型优化变量,以提高优化效率;最后,将齿面误差最小化问题转化为最小二乘法问题,基于改进的L-M算法进行求解,得到加工参数补偿量,以此对加工参数进行修正达到减小齿面加工误差的目的。采用一对由双重螺旋法磨削加工得到的螺旋锥齿轮副作为应用实例,对该方法进行实际加工验证,结果表明:加工参数调整后,螺旋锥齿轮齿面加工误差降低了65%以上,实际测量的齿面绝对误差均不超过0.005 mm,能够满足工程实际需求,证明该方法能够有效提升齿面加工精度。该方法可为螺旋锥齿轮乃至其他复杂曲面零件加工提供一种加工误差补偿思路。  相似文献   
10.
滤波-x最小均方(Filtered-x Least Mean Square,FxLMS)算法是前馈有源噪声控制系统中应用最广的算法,但滤波器阶数选择和运算量是制约其在多通道系统中应用的重要因素.引入一种自校正自适应算法,通过串联多个低阶滤波器以简化滤波器阶数选择并降低计算复杂度.在有源降噪耳机实例中的对比结果表明,该算法能在计算量较小的情况下获得与FxLMS算法相当的降噪性能.  相似文献   
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