17、新型可展开桁架桅杆、炮弹轨迹传播器及混合垂直起降无人机的研究与制造

新型可展开桁架桅杆、炮弹轨迹传播器及混合垂直起降无人机的研究与制造

1. 新型可展开铰接桅杆(HiDAM)的设计

在比较不同可展开桁架桅杆(DTM)的包装比时,需确保它们的占地面积相等。由于用于存储这些结构的容器大多为圆柱形,所以结构覆盖的底面积为圆形,由板条组成的多边形平台以及在角部连接这些平台的纵梁必须能被这个圆外接。

在Wang等人(2022)的研究中,与纵梁连接的平行轴垂直的关节轴设计有偏移。借助这种修改,可将平台设计为周边边界,以避免在允许体积内出现重叠。不过,这种设计虽便于部件定位,但因平台壁厚导致可用圆周损失,使得纵梁变短,对包装比产生不利影响。

为提高包装比,采用了三边星形平台,这样能在圆内布置更长的纵梁,从而构建出实现Borel - Bricard运动的可展开单元。

以下是HiDAM设计的关键步骤:
1. 确定结构底面积为圆形,使多边形平台和纵梁能被其外接。
2. 分析Wang等人设计的优缺点。
3. 采用三边星形平台以增加纵梁长度,提高包装比。

2. 基于人工神经网络的炮弹轨迹传播器的实现
2.1 研究背景

非制导常规武器的精度会随射程增加而变差,圆概率误差(CEP)增大。为解决精度问题,开发了航向修正引信(CCF)。CCF电子设备通过轨迹传播器计算飞行中的轨迹,将计算的撞击点与GPS目标进行比较,然后通过气动执行器修改轨迹,使计算的撞击点与目标信号一致。

2.2 方法
  • 传播器模型
    • MPMM(修改
【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;随后结合机学习分类(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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