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31.
带落角约束的再入机动弹头的变结构导引律 总被引:2,自引:0,他引:2
针对再入机动弹头垂直打击目标的要求,研究了具有末端落角约束的变结构导引律.该导引律包括俯冲平面内的制导方程和转弯平面内的制导方程,通过采用准滑动模态控制削弱抖振的影响.通过数学仿真,分析了四个制导参数对制导效果的影响,探讨了利用遗传算法离线优化制导参数的可行性,检验了最优制导参数的制导效果对不同初始状态偏差的敏感性.仿真结果表明,与最优导引律相比,变结构导引律具有较强的鲁棒性,在干扰影响下仍能保持较高的制导精度. 相似文献
32.
当水声网络的所有节点完成在目标区域的部署后,每个节点除了自己的节点ID已知外,对新网络的信息一无所知,而这些信息是网络顺利运行的必要前提。因此,一个能够完成网络中所有节点和链路发现的网络拓扑发现协议是非常必要和重要的。水声拓扑发现协议完成的效率,往往依赖于信道接入策略的选择,但它不能完全使用已有的水声多路访问控制(multiple access control, MAC)协议,因为在网络建立的初始阶段拓扑未知,已有传统水声MAC协议不能完成拓扑发现,所以需要根据这一阶段的特殊状态来设计拓扑发现协议。基于此问题,提出了一种高效的冲突避免的水声网络拓扑发现(简称为CFVE)协议,该协议利用网络中节点ID的唯一性,在其特定时隙接入信道,节点无冲突地发现控制分组的交换,最终实现网络中所有链路和节点的发现。仿真结果表明, CFVE协议可以以较低的发现时延和能耗完成全网拓扑的发现,是一种适合于多跳水声网络的拓扑发现协议。 相似文献
33.
若测量矩阵满足约束等距性(restricted isometric property, RIP),则样本能够完美恢复出原始信号。而对于给定矩阵很难验证其是否满足RIP需求,因此,本文采用李雅普诺夫指数作为一种针对离散混沌测量矩阵的验证指标。首先分析了RIP与李雅普诺夫指数之间的联系,然后给出了一种分段式混沌映射构造方法用以提高混沌性能,并从理论和仿真上证明了该方法的有效性。实验结果表明,这种方法不仅提高了混沌序列的随机性和自相关性,而且所生成的测量矩阵也具有更好的性能。因此,引进李雅普诺夫指数是一种有效的验证离散混沌测量矩阵性能的方法,提高李雅普诺夫指数能够提高混沌测量矩阵的性能。 相似文献
34.
35.
多元触觉和沉浸式视觉反馈的时空一致性配准以及现有VR软件框架中硬件设备的接入便捷性问题,制约了医疗、商务、娱乐等不同行业中视触觉融合场景的快速开发。为解决这一难题,提出融合多元触觉和沉浸式视觉的可移植VR软件框架,根据视触觉反馈精度要求的不同设计了双层和三层架构兼顾视觉渲染、触觉渲染、硬件控制的不同需求。实验结果表明该框架具有支持视-触融合同步反馈、硬件平台可移植、图形场景开发简便和交互场景可快速替换等特点,能够满足不同领域的交互应用需求。 相似文献
36.
随着自动化集装箱码头成为当今码头的发展趋势,AGV(automated guided vehicle) 作为自动化码头中使用最为广泛的水平运输工具,合理制定其充电策略至关重要。针对当前自动化集装箱码头中AGV充电策略的不足,提出一种以离线充电为主在线充电为辅的充电策略,并且针对在线充电站点位置选择问题提出一种利用热区图选择有效在线充电站点的快捷方法。在使用该种充电策略情况下,通过大量仿真实验得出在码头工作任务量不变的前提下可减少AGV数量配置的结果,说明自动化集装箱码头水平搬运效率得到提高,证明该充电策略具有有效性。 相似文献
37.
针对智慧仓库的仓储机器人配置问题,构建了基于排队论的离散事件仿真模型,在保证系统可靠性和服务强度的前提下,考虑到故障对系统的影响,以距离成本、时间成本、空闲成本和购置成本所构成的总成本最小化为目标,提出了一种基于FlexSim平台的离散事件仿真优化方法。通过分析系统平均队长、订单平均逗留时间等指标,将直观化的系统瓶颈与运行实际数据相结合,求得系统成本最小的配置策略。结合实例,对算例中的智慧仓库机器人配置方案进行求解。结果表明,基于FlexSim平台的离散事件仿真寻优方法,能够求解仓储机器人配置的优化方案,并能保证模型方法的计算效率。 相似文献
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39.
Non-Minimum Phase Nonlinear System Predictive Control Based on Local Recurrent Neural Networks 总被引:3,自引:0,他引:3
Abstract: After a recursive multi-step-ahead predictor for nonlinear systems based on local recurrent neural networks isintroduced, an intelligent PID controller is adopted to correct the errors including identified model errors and accumulatederrors produced in the recursive process. Characterized by predictive control, this method can achieve a good controlaccuracy and has good robustness. A simulation study shows that this control algorithm is very effective. 相似文献
40.