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虚拟样机在装备性能仿真和评估中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
说明了机械系统动力学研究的必要性 ,阐述了虚拟样机的特点。在分析火炮后坐部分的主要受力的基础上 ,首次将 ADAMS应用到武器装备研究领域 ,结合 Fortran语言编程 ,在 ADAMS平台上建立了火炮虚拟样机。在此基础上 ,将虚拟样机仿真方法和传统建模方法进行了对比 ,克服了火炮传统建模方法中“对称、平面、静平衡”假设的缺陷 ,进一步证明了将ADAMS引入武器装备领域仿真研究的可行性。最后 ,提出了火炮动态性能分级评估方案 ,定义了故障评判函数的概念 ,并对虚拟样机的应用前景进行了展望。 相似文献
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采用空气五组分模型对充气式返回舱的气动特性进行了化学非平衡数值模拟研究,考察了返回舱外形变化对流场温度和压力的分布以及壁面热流密度和压强的影响,分析了流场中组分分布情况。研究结果表明,外形变化在总体上对返回舱流场特性影响较小,会使舱体壁面处的热流密度有所增加;对流场组分分布的研究发现,由于N2比O2更难解离,在整个流场中N的摩尔分数远低于O的摩尔分数;在目前的计算条件下,沿轴线和壁面的氮氧比与来流基本保持一致。仿真结果在总体上与实验结果符合较好,验证了仿真模型的可靠性。 相似文献
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提出具有解耦能力的多通道图注意力社交推荐模型,该模型主要包括深度聚类模块、多通道图注意力聚合模块和评分预测模块。其中,深度聚类模块用于对用户和项目进行分组,并利用聚类结果将用户社交图和用户项目图拆分成多个用户社交子图及用户项目子图,以学习用户兴趣分组及用户对不同类项目的兴趣;多通道图注意力聚合模块学习不同子图对预测结果的注意力;评分预测模块将学习到的用户表示向量和项目表示向量输入多层感知机进行评分预测。在多个真实数据集上的实验结果表明:提出的方法优于其他社交推荐算法。与最新的用于社交推荐的图神经网络方法相比,在Ciao和Epinions数据集上,均方根误差分别降低了2.26%和2.07%,平均绝对误差分别降低了2.58%和3.06%。 相似文献
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针对直流位置伺服系统,提出了一种改进型IMC-PI控制方法。引入作用函数,并将其与IMC-PI控制器串联,构成改进型PI控制器,其中IMC-PI控制器根据内模控制原理进行设计,作用函数为系统偏差的微分表达式,其阶次的选择应保证系统开环传递函数为严格正则。改进IMC-PI控制可使系统的调节过程分为作用函数趋近零和保持为零的两个阶段,从而保证系统偏差按照作用函数等于零确定的轨迹趋近于零。仿真结果表明所提方法可使系统具有良好的动态响应性能和鲁棒性。另外,利用Qstudio RP实验平台跟随跟随1+sin(10t)rad正弦信号时,IAE为0.14 rad·s,实验结果表明该方法可有效改善伺服系统的性能。 相似文献
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为了使作战人员更快速地辨认武器系统显示界面目标,研究人对不同复杂程度及大小的目标符号辨认情况,为武器系统显示界面的目标编码设计提供依据。提出目标符号复杂度的定义,建立复杂度计算公式,对符号的复杂程度进行量化。通过测定被试完成搜寻特定目标的时间,建立反应时间和符号复杂度与大小、高复杂度目标数量与大小的线性回归模型。提取被试辨认不同复杂度目标的脑电信号,分析脑负荷。结果表明符号复杂度越低或尺寸越大,目标越容易辨认;当大小一定时,人对复杂度3以下的目标辨认情况较好,对复杂度3以上的目标辨认绩效明显下降;脑负荷随着目标复杂度的增大而增大。结论为武器系统显示界面的符号复杂度应设计在3以下,高复杂度目标符号使用时应合理调整其大小。 相似文献
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