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4 个结果
  • 简介:文章通过对EFM(effectivefieldmodeling)模型进行简化,消除了原模型的非守恒性项和非双曲性特性项,发展了一种基于密度的气液两流模拟方法:ρ-VOF方法.利用体积分数信息对控制单元内的自由界面进行重构,得到了控制单元内流体的空间分布,并采用AUSM^+-up格式获得考虑气液流体接触间断信息的对流通量.新方法可统一处理激波间断和接触间断的相互作用,保持自由界面的尖锐性,并且其计算量与自由界面的空间复杂度无关.最后,数值模拟了液体激波管气液激波管和气体激波跨二维液滴传播等问题,并与文献结果进行对比,验证了本方法在气液两流模拟中的准确性.

  • 标签: 气液两相流 EFM AUSM+-up 界面重构 ρ-VOF
  • 简介:变通信延迟下研究了无人机群编队的鲁棒自适应控制问题。对于无人机编队系统中存在外部扰动和模型不确定性的情况,通过选取包含位置跟踪误差和速度跟踪误差的辅助变量,提出了一种适用于变通信延迟的鲁棒自适应编队控制策略。提出了自适应律对无人机质量、外界扰动的上界等未知参数进行估计,并且利用Lyapunov稳定性理论分析了闭环系统的渐近稳定性,给出了系统渐近稳定所需要满足的条件。数值仿真结果表明,所提出的控制方法既能抑制外界扰动和模型不确定性对控制器的影响,同时队形跟踪和队形保持的稳态误差分别小于0.1m和0.05m。

  • 标签: 无人机 编队稳定性 自适应律 通信延迟 鲁棒控制
  • 简介:针对SAR图像匹配及定位需要耗用不等的计算时间而造成的量测不等间隔输出和量测信息滞后问题,提出一种新的SAR延补偿算法。该算法在标准卡尔曼滤波(KF)基础上,当SAR有量测信息生成,根据多模型方法进行量测预测,利用预测值修正SINS状态;而SAR无量测信息输出,通过插值方法生成量测信息来改善系统滤波精度。仿真结果表明,采用基于多模型量测预测的KF算法可以将位置误差由45m减小到10m以内,航向角稳态误差值小于5.8";而在此基础上叠加插值预测算法可以将位置误差进一步控制在6m以内,航向角稳态误差小于4.7",证明了本文提出的算法能够有效补偿SAR的随机时延并提高组合导航系统的解算精度。

  • 标签: 组合导航 SAR时延补偿 量测滞后 量测预测