简介:冲击载荷强迫微加速度计的敏感质量大大偏离平衡位置,使差动静电力发生器的非线性效应体现出来,其结果是使正常工作时敏感质量仅在平衡位置附近有微小位移的状况下成立的负反馈闭环系统模型不再适用,敏感质量的受控特性可能变为正反馈,从而使微加速度计失效。为提高微加速度计受外界大载荷冲击后的可靠性,分析了加速度计的敏感质量在不同限制的静电反馈力下的受控特性及对应的闭环系统特性,推导了在已知止挡机械参数下确定微加速度计相应电气参数从而避免此类失效的防吸合准则。多次的验证实验表明,按防吸合准则设计了系统参数的静电力反馈加速度计,在受到远超过其本身量程的载荷冲击后,可以100%地防止吸合现象的出现。
简介:为分析加速度对半球谐振陀螺振幅、速率控制系统的影响,提出了基于动力学的加速度影响分析方法。首先建立加速度作用下的谐振子变形方程,得到了精确的电极范围及间隙的方程。激励电极的电容间隙、边界范围改变,使得激励系数发生改变。其次分析了激励电极作用下谐振子动力学特性,推导了激励系数与振幅、角速率的关系式。然后将电极范围及间隙的方程代入激励系数中,得到了振幅、角速率的误差分析关系式。最后利用激励电极的不同配置方式,构建了三种控制系统方案,分析了加速度作用下谐振子变形对三种控制方式的影响。通过对比分析,合理的激励电极配置方式有效地抑制了加速度对控制系统的影响。
简介:从模式识别的角度分析了搜索模式下水下运载体的重力匹配问题,利用模式识别神经网络实现重力匹配定位。在重力图匹配时,以惯性导航仪指示位置为中心规划真实位置的网格点搜索范围,从参考重力图上提取相应一系列的重力数据,与对应网格点的位置一起定义成多个模式类,构造相应的模式识别概率神经网络,运用该神经网络将实时重力测量数据识别到某个模式类,对比模式类的定义确定载体位置。在实测重力图上对重力辅助惯性导航系统进行了计算机仿真研究。结果表明,在重力场特征显著区域该重力匹配算法能够有效减小厄特弗斯效应的影响,其导航系统定位误差小于一个重力图网格,匹配率在80%以上,匹配效果优于一般的相关匹配算法。
简介:为了更加精确地模拟流动/运动耦合问题,建立了耦合动态混合网格生成、非定常流场计算和六自由度运动方程求解的一体化计算方法,并在统一框架内同时实现了松耦合与紧耦合方法.通过圆柱涡致自激振荡(vortexinducedvibration,VIV)的模拟,对不同时间精度的松耦合和紧耦合算法的优劣及适用范围进行了评估和分析;通过引入附加质量的概念,对耦合算法的稳定性进行了理论分析.研究表明:在流体的密度与物体的密度接近时,松耦合方法是不稳定的,必须采用紧耦合方法.最后利用耦合算法对二维鱼体的自主游动和钝锥三自由度自由飞过程进行了数值模拟,证实了理论分析的结论.
简介:在不同工况下,旋转爆震波能够以单波、双波、多波模式进行传播.但在同一工况下,是否存在不同模式的稳定传播爆震波还有待进一步研究.基于Euler方程,耦合氢气/空气的有限化学反应速率模型,并采用高分辨率的5阶有限差分格式WENO-PPM5离散对流项,对三维旋转爆震波进行了数值模拟.计算结果表明,在同一特定工况下,旋转爆震波能够以两种不同的传播模式稳定传播,即单波模式和双波模式.详细地对比了两种传播模式下的流场特征、爆震波传播特性、推力性能等.在同一工况下,两种传播模式的爆震波周向传播速度相差不多,但双波模式的频率约为单波模式的2倍;双波模式下质量流量、比冲、推力的平均值均略高于单波模式;且双波模式的可燃混气层高度约为单波模式的1/2,这有助于缩小旋转爆震发动机的长度,使之更加紧凑.
简介:为了填补船测海深数据空白,给出了海底地形起伏与重力异常和重力异常垂直梯度之间的导纳函数关系。据此,以测高重力异常、重力异常垂直梯度作为输入数据,采用线性回归分析技术,在西南太平洋相关海域开展了海底地形反演试验。结果表明,通过不同方法获取的比例因子与海底地形呈现一定的内在联系,地形平坦海域,比例因子较小;海山分布较多的地形起伏较大的海域,比例因子相对较大,反映了重力数据与海底地形较强的相关性。同时,采用线性回归方法构建的海底地形模型检核精度最高,相较于传统方法获取的海底地形模型,精度最高提升了46%左右,与ETOPO1海深模型和DTU10海深模型相比较,模型精度最大提高了近一倍有余。另外,不同方法对于不同的海底地形具有各自不同的优势,靠近海山区域,采用线性回归技术反演的海深结果优于传统方法;在海山部分,传统方法反演精度又好于线性回归技术。不同数据源反演海底地形的统计结果表明,以重力异常垂直梯度构建的海底地形模型的检核精度优于以重力异常作为输入数据构建的海底地形模型。
简介:由条带和流向涡的循环再生构成的近壁自维持过程(self-sustainingprocess,SSP)是壁湍流产生和维持的重要机制.文章通过对最小槽道的直接数值模拟(directnumericalsimulation,DNS)获得近壁自维持过程的流场数据,采用正规正交分解法(properorthogonaldecomposition,POD)对该数据进行分析,获得了不同流向和展向尺度的特征模态,通过将Navier—Stokes方程在这些模态上进行投影,得到近壁自维持过程的降阶模型,并采用DNS数据对降阶模型的预测能力进行了评价.该模型被初步应用于大涡模拟近壁模型的构造.