5、仿生飞行器与卫星姿态估计技术研究

仿生飞行器与卫星姿态估计技术研究

在航空航天领域,从自然界获取灵感的研究一直是热点。本文将探讨滑翔蛇形机器人的空气动力学模型、昆虫仿生扑翼微型飞行器机翼变形受气动载荷的影响,以及陀螺仪对纳卫星姿态估计精度的影响。

滑翔蛇形机器人的空气动力学模型

大多数脊椎动物滑翔者,如飞鼠,通过对称耦合的“翅膀”在飞行中产生升力。然而,金花蛇属的蛇类却能在没有传统飞行结构的情况下飞行。它们在滑翔过程中通过改变身体表面形成升力面,利用不规则的身体横截面和身体形状的波动来实现良好的滑翔性能所需的空气动力学效率。蛇在滑翔的陡峭阶段,会在与前进方向约成20 - 40°的向上朝向头部的平面内波动。

这些蛇令人惊讶的是,它们能够在短距离滑翔中实现控制。蛇会主动选择着陆点,并通过滑翔过程中的波动模式到达选定的目的地。这启发了人们设计一种能够模仿这种运动的机器人,用于在密集森林等地形中进行监视,填补无人机难以到达区域的监视空白。

早期的研究对滑翔蛇的三维运动学进行了分析,观察了如总水平飞行距离、滑翔角、波动频率、波长和波速范围等参数。同时,也对蛇的波动模式进行了建模,并通过n链模型、薄翼理论和叶素理论假设来计算作用在波动身体上的空气动力,但忽略了气动力绕重心的力矩影响。

为了实现三维空间的控制,本文旨在开发一种改进的空气动力学模型,该模型考虑了飞行过程中身体产生的力矩,并将其与早期模型进行对比,以验证其与实验结果的一致性。

具体方法如下
1. 创建波动模型 :创建一个三维的波动模型,以复制实际蛇的运动。
2. 计算分段升力

【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了一种基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现方案。首先利用DWT对电能质量信号进行多尺度分解,提取信号的时频域特征,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的关键信息;随后结合机器学习分类器(如SVM、BP神经网络等)对提取的特征进行训练分类,实现对不同类型扰动的自动识别准确区分。该方法充分发挥DWT在信号去噪特征提取方面的优势,结合ML强大的模式识别能力,提升了分类精度鲁棒性,具有较强的实用价值。; 适合人群:电气工程、自动化、电力系统及其自动化等相关专业的研究生、科研人员及从事电能质量监测分析的工程技术人员;具备一定的信号处理基础和Matlab编程能力者更佳。; 使用场景及目标:①应用于智能电网中的电能质量在线监测系统,实现扰动类型的自动识别;②作为高校或科研机构在信号处理、模式识别、电力系统分析等课程的教学案例或科研实验平台;③目标是提高电能质量扰动分类的准确性效率,为后续的电能治理设备保护提供决策依据。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码深入理解DWT的实现过程特征提取步骤,重点关注小波基选择、分解层数设定及特征向量构造对分类性能的影响,并尝试对比不同机器学习模型的分类效果,以全面掌握该方法的核心技术要点。
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