版權(quán)說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內(nèi)容提供方,若內(nèi)容存在侵權(quán),請進(jìn)行舉報或認(rèn)領(lǐng)
文檔簡介
1、本文研究了基于最大似然法的氣動參數(shù)辨識方法及其在高速旋轉(zhuǎn)彈丸阻力系數(shù)和升力系數(shù)導(dǎo)數(shù)辨識中的應(yīng)用。
結(jié)合高速旋轉(zhuǎn)彈丸的實(shí)際運(yùn)動情況,采用修正后的六自由度彈道方程作為彈丸的數(shù)學(xué)模型。通過模型,對觀測量關(guān)于待辨識參數(shù)的靈敏度進(jìn)行計算和分析,確定了根據(jù)速度數(shù)據(jù)和側(cè)偏數(shù)據(jù)分別辨識阻力系數(shù)和升力系數(shù)導(dǎo)數(shù)的辨識方案。根據(jù)辨識方案并結(jié)合模型,推導(dǎo)了相應(yīng)的最大似然準(zhǔn)則函數(shù)以及牛頓迭代公式。同時,使用無跡卡爾曼濾波(UKF)對雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理,得
2、到最優(yōu)估計的觀測數(shù)據(jù)。最后,設(shè)計了辨識程序,在Visual Studio2010下編寫程序和調(diào)試,并對優(yōu)化后的觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行分析處理,得出了高速旋轉(zhuǎn)彈丸的阻力系數(shù)-馬赫數(shù)曲線和升力系數(shù)導(dǎo)數(shù)-馬赫數(shù)曲線。
辨識結(jié)果表明,根據(jù)本文研究方法所計算的氣動參數(shù)曲線相對于風(fēng)洞吹風(fēng)結(jié)果作了修正,并且計算出的彈道數(shù)據(jù)十分符合實(shí)際測量數(shù)據(jù),辨識結(jié)果正確可靠。因此,該方法可對高速旋轉(zhuǎn)彈丸等飛行器的相關(guān)氣動參數(shù)進(jìn)行辨識。
氣動參數(shù)決定著彈箭
溫馨提示
- 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
- 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權(quán)益歸上傳用戶所有。
- 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內(nèi)容里面會有圖紙預(yù)覽,若沒有圖紙預(yù)覽就沒有圖紙。
- 4. 未經(jīng)權(quán)益所有人同意不得將文件中的內(nèi)容挪作商業(yè)或盈利用途。
- 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內(nèi)容的表現(xiàn)方式做保護(hù)處理,對用戶上傳分享的文檔內(nèi)容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內(nèi)容負(fù)責(zé)。
- 6. 下載文件中如有侵權(quán)或不適當(dāng)內(nèi)容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
- 7. 本站不保證下載資源的準(zhǔn)確性、安全性和完整性, 同時也不承擔(dān)用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。
最新文檔
- 基于最大似然算法的DOA估計方法研究.pdf
- 對數(shù)正態(tài)分布參數(shù)的最大似然估計
- 基于靶道陰影照相的彈丸氣動力參數(shù)辨識研究.pdf
- 基于最大似然和罰似然估計的CT統(tǒng)計重建算法研究.pdf
- hammerstein模型的極大似然辨識方法的研究
- 最大似然法用于孤立性肺結(jié)節(jié)的研究.pdf
- 最大似然估計概述
- 均值協(xié)方差模型中非約束參數(shù)的最大似然估計.pdf
- 高速旋轉(zhuǎn)彈丸引信動態(tài)參數(shù)測試與分析.pdf
- 基于最大似然法的GPR多重回波時延估計技術(shù).pdf
- 基于最大似然估計的動物運(yùn)動轉(zhuǎn)向解碼研究.pdf
- 基于最大似然法的相位式激光測距系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf
- 單聲道信號源分離最大似然方法
- 基于最大似然序列估計的均衡器的研究.pdf
- 基于最大似然的超分辨率圖像復(fù)原方法及其應(yīng)用.pdf
- 基于最大似然序列估計的電均衡研究和設(shè)計.pdf
- 旋轉(zhuǎn)葉片振動參數(shù)辨識方法研究.pdf
- 時間序列分析方法 第05章 最大似然估計
- 樣本峰度最大值與Weibull分布參數(shù)的極大似然估計.pdf
- 基于似然深度的參數(shù)估計研究及其應(yīng)用.pdf
評論
0/150
提交評論