XiaoMi-AI文件搜索系统
World File Search System数学模型
无人机控制系统分析、数学模型及仿真试验
稳定无人驾驶飞行器 UAV 的天花板是确保其在自主模式下安全运行的关键问题。对于垂直起降的无人机，它允许稳定悬停并系统地执行委托给它的进一步任务以及自主起飞和降落。同时，确保无人机的稳定悬停是一件困难的事情，因为从控制理论的角度来看，这个过程具有非线性特征。增加问题复杂性的另一个因素是，在大多数实际解决方案中，由于成本低廉，该类飞机的天花板稳定是借助超声波传感器进行的。反过来，这些传感器提供的测量分辨率相对较低（约 1 厘米），采样频率为 20 Hz，操作范围从顶部到 - 约 7 米 - 以及从底部到 - 约 0.35 米。因此，不可能准确地确定天花板，更不用说由于分辨率低 - 爬升速度。确定爬升速度的问题似乎是关键，这主要是由于结构解决方案的关键，关键重要性在于PID控制器（比例积分微分）调节范围内控制误差的推导准确性[1]，[2]，[3]。
飞行员训练过程多准则数学模型
摘要。在大多数北约国家，直升机飞行员的训练都是按照现代的三阶段训练系统进行的：选拔、基础和高级。空中训练是根据训练的并行性进行的。飞行员训练过程的安排基于并行模型，其中包括各个练习之间的技术关系，其中对于每个空中练习，练习都是指定的，必须事先完成。本文的目的是提出一个多标准数学模型，该模型能够为每个飞行员选择练习，选择合适的飞机和开始每次练习的时间，以便所有必需的练习都将在尽可能短的时间内进行，并且训练有素、处于准备状态的飞行员数量应尽可能多。此外，本文还提出了多标准解决方案的草图。这项工作的一个关键特征是应用模型来优化飞行员训练。
飞机振动数学模型及分析...
本文研究并比较了飞机的被动和主动起落架系统以及飞机滑行时由于跑道不平整引起的动态响应。跑道不平整引起的动态载荷和振动会导致机身疲劳、乘客不适并降低飞行员控制飞机的能力。本文的目标之一是获得全飞机模型的被动和主动起落架的数学模型。本文的主要目的是为主动起落架系统设计线性二次调节器 (LQR)，该系统选择悬架系统的阻尼和刚度性能作为控制对象。有时，由于主动控制系统中的非线性执行器导致过程动态变化、环境条件变化和扰动特征变化，传统的反馈控制器可能无法很好地发挥作用。为了克服上述问题，我们设计了一个基于线性二次调节器的二阶系统控制器。通过数值模拟将主动系统的性能与被动起落架系统进行了比较。本论文的结果与参考文献中提到的先前工作相比，表明机身加速度提高了 37.04%，机身位移提高了 20%，减震支柱行程提高了 13.8%。主动起落架系统能够通过减少
人类飞行员行为的数学模型 - NATO STO
在飞行员/飞行器系统分析中使用人类飞行员的数学模型为飞行品质、稳定性和控制、飞行员/飞行器集成和显示系统考虑的工程处理带来了新的维度。作为此类模型的介绍，使用基本概念和特定物理示例为逐步开发人类飞行员作为动态控制组件的已知知识奠定基础。在此过程中，介绍了具有视觉刺激的单环系统和具有视觉刺激的多环系统的准线性模型，然后将其扩展到涵盖多环、多模态情况。还考虑了飞行员动力学和飞行员评级之间的经验联系。
人类飞行员行为的数学模型 - NATO STO
在飞行员/飞行器系统分析中使用人类飞行员的数学模型为飞行品质、稳定性和控制、飞行员/飞行器集成和显示系统考虑的工程处理带来了新的维度。作为此类模型的介绍，我们使用基本概念和具体物理示例为逐步发展人类飞行员作为动态控制组件的已知知识奠定基础。在此过程中，介绍了具有视觉刺激的单回路系统和具有视觉刺激的多回路系统的准线性模型，然后将其扩展到涵盖多回路、多模态情况。还考虑了飞行员动力学和飞行员评级之间的经验联系。
模拟小型船舶的数学模型...
用于大型船舶的传统“回归”式模型不适用于小型船舶模型，因为存在许多小型船舶类型和多种船体形状。相反，采用模块化方法，将各个力和力矩分类到模型的不同部分。这种方法在海洋模拟领域仍处于起步阶段。模块化概念要求更清楚地了解船舶系统所涉及的物理流体动力学过程，并制定方程式，而这些方程式不仅仅依赖于海上试验数据的近似值或多元回归。虽然许多流体动力学系数已被引入模型，但避免了对某些平衡条件的状态进行多变量泰勒级数展开，因为这将推断出已经进行了近似，并且高阶项很快就会变得抽象，难以与现实世界联系起来。