柔性机翼长基线天线形变实时测量
本文关键词:柔性机翼长基线天线形变实时测量
更多相关文章: 长基线天线 变形估计 变量连续化 传感器贡献度 传感器布局优化
【摘要】:机翼变形导致柔性机翼长基线天线阵列发生变形,电性能变差,该误差可通过改变移相器加以补偿,这需要对机翼的实际变形进行估计,而估计精度与传感器的位置和总数相关。本文针对柔性机翼长基线天线的变形估计及其传感器布局优化开展研究。1)以机翼有限元模型为基础,针对基于应变推知位移的变形估计方法中,已有的模态法不适用于大变形的高精度估计,而分段线性化方法所需传感器较多这一现状,提出了组合模态法,首先利用分段线性化方法粗略估计变形,然后,在此基础上,由模态法完成相对变形的高精度估计。该方法能够实现大变形的高精度估计,同时,可以减少传感器的使用量。2)以传感器位置和总数为设计变量,变形估计误差和传感器总数为目标函数,建立了同时优化传感器位置和总数的包含连续变量和整数变量的非线性数学规划模型。通过变量代换将整数变量连续化,统一变量形式,并且根据各传感器对变形估计精度的贡献度改变传感器总数:精度满足要求时,删除贡献度最小的传感器,精度不满足要求时,在贡献度最大的两个传感器之间增加新传感器。以机翼简化之后的悬臂梁为例进行分析,数值结果验证了模型与方法的正确性与有效性。3)参考NASA德莱顿飞行研究中心的实验装置,自行设计加工测试翼板,并完成实验平台的搭建。在四种不同载荷形式的作用下,完成了对模态法和Ko位移理论的实际估计效果的验证。
【关键词】:长基线天线 变形估计 变量连续化 传感器贡献度 传感器布局优化
【学位授予单位】:西安电子科技大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2015
【分类号】:V214.11
【目录】:
- 摘要5-6
- ABSTRACT6-11
- 符号对照表11-13
- 缩略语对照表13-16
- 第一章 绪论16-22
- 1.1 研究背景16
- 1.2 机翼变形实时测量的研究现状16-18
- 1.2.1 光电测量系统17
- 1.2.2 非光电测量系统17-18
- 1.3 传感器优化配置的研究现状18-20
- 1.3.1 传感器优化配置的意义18-19
- 1.3.2 传感器优化配置准则和研究现状19
- 1.3.3 传感器优化配置计算方法和研究现状19-20
- 1.4 本文主要工作20-22
- 第二章 机翼变形估计方法22-34
- 2.1 变形估计方法22-26
- 2.1.1 模态法22-24
- 2.1.2 Ko位移理论24-26
- 2.2 仿真算例及分析26-33
- 2.2.1 静态载荷27-28
- 2.2.2 动态载荷28-30
- 2.2.3 算例分析30-33
- 2.3 本章小结33-34
- 第三章 组合模态法34-44
- 3.1 组合模态法34-37
- 3.2 机翼有限元建模及分析37-39
- 3.3 传感器布置39-40
- 3.4 仿真分析40-43
- 3.4.1 静态载荷40-41
- 3.4.2 动态载荷41-43
- 3.5 本章小结43-44
- 第四章 传感器优化配置44-52
- 4.1 优化模型44-48
- 4.2 PSO算法及参数设置48-49
- 4.2.1 PSO算法简介48-49
- 4.2.2 参数设置49
- 4.3 优化算例49-51
- 4.4 本章小结51-52
- 第五章 实验52-58
- 5.1 实验对象与实验装置52-53
- 5.1.1 实验对象52
- 5.1.2 应变测量系统52-53
- 5.1.3 位移测量系统53
- 5.2 实验内容53-56
- 5.2.1 实验内容设计53-55
- 5.2.2 试验模型修正及仿真55-56
- 5.3 实验结果及分析56-57
- 5.4 本章小结57-58
- 第六章 总结与展望58-60
- 6.1 总结58
- 6.2 展望58-60
- 参考文献60-64
- 致谢64-66
- 作者简介66
【相似文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 张华睿;杨宏文;胡卫东;郁文贤;;通信受限时传感器管理方法研究[J];电光与控制;2007年04期
2 潘江怀;李洪梅;何佳洲;;三维传感器组网偏差估计方法[J];火力与指挥控制;2008年04期
3 樊浩;龙治国;黄树彩;李亚军;高美凤;;多传感器交叉提示技术发展现状与研究[J];飞航导弹;2012年02期
4 胡博;杨晓强;申艳玲;高军;石欣;崔海云;肖应玉;;传感器组合虚拟样机与仿真分析[J];新技术新工艺;2012年04期
5 司刚全;张寅松;娄勇;;考虑自支持度和互支持度的多传感器一致性测度算子[J];西安交通大学学报;2012年10期
6 樊浩;黄树彩;韦道知;高美凤;;多传感器交叉提示技术若干问题[J];电光与控制;2012年11期
7 司刚全;张寅松;赵为犁;;考虑可信度评价的多传感器一致性鲁棒测度方法[J];西安交通大学学报;2013年08期
8 谭洁;田疆;肖金科;;区域反导传感器协同规划研究[J];战术导弹技术;2013年05期
9 洪文学,郭振芹;传感器的数学模型[J];仪器仪表学报;1984年03期
10 孙成刚;;传感器的应用与发展[J];教学与科技;1987年02期
中国重要会议论文全文数据库 前3条
1 卫杨勇;徐世友;陈曾平;;面向任务的层次化机载多传感器智能管理策略[A];全国第五届信号和智能信息处理与应用学术会议专刊(第一册)[C];2011年
2 贺勤;薛安克;;多传感器声目标异步数据生成仿真研究[A];'2003系统仿真技术及其应用学术交流会论文集[C];2003年
3 俞强;陆佶人;方世良;;模糊积分在多传感器信息融合中的应用[A];中国声学学会2003年青年学术会议[CYCA'03]论文集[C];2003年
中国重要报纸全文数据库 前2条
1 ;多种传感器组合是应用热点[N];中国电子报;2009年
2 编译 杨孝文;智能砖头能避免楼塌人亡[N];北京科技报;2004年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 刘先省;传感器管理方法研究[D];西北工业大学;2000年
2 胡学海;机载多传感器目标信号属性融合研究[D];电子科技大学;2008年
3 李鸿斌;面向目标跟踪的移动无线传感器协作算法研究[D];浙江大学;2010年
4 何衍;机动目标跟踪与传感器网络自组织[D];浙江大学;2001年
5 任祝;能量受限的传感器调度问题研究[D];浙江大学;2013年
6 张启忠;应用于土壤环境监测的传感器若干理论与技术研究[D];浙江大学;2009年
7 张旭峰;多传感器车载战场感知系统若干关键技术研究[D];国防科学技术大学;2006年
8 崔波;多传感器目标跟踪数据融合关键技术研究[D];西南交通大学;2012年
9 鲁娜;基于功能核酸组装结构的腺苷和汞离子传感器研究[D];中国科学技术大学;2009年
10 熊彦铭;多传感器延时控制系统性能分析与评估[D];中国工程物理研究院;2012年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 刘萍;基于粒子群优化的目标跟踪传感器节点的选择[D];长安大学;2015年
2 王琼;基于PCRLB和凸优化的传感器选择方法[D];长安大学;2015年
3 豆菲菲;基于多传感器数据融合的无人车行驶策略研究[D];西安工业大学;2015年
4 殷淑霞;移动平台下的多传感器联合配准及融合[D];山东大学;2015年
5 张璐;架空输电线路巡检飞行机器人的多传感器调度方法研究[D];华北电力大学;2015年
6 黄思越;石油钻井设备检测的无线传感器网络系统设计[D];大连理工大学;2015年
7 程辰;电子战情报分析中多传感器检测与位置级数据融合技术的研究[D];电子科技大学;2015年
8 李明;柔性机翼长基线天线形变实时测量[D];西安电子科技大学;2015年
9 姬冬梅;传感器优化管理技术及系统仿真[D];电子科技大学;2009年
10 雷雨能;无线传感器网络资源管理与调度[D];电子科技大学;2009年
,本文编号:984983
本文链接:https://www.wllwen.com/kejilunwen/hangkongsky/984983.html