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GNSS欺骗干扰已经成为导航装备应用中面临的重要威胁之一。现有的基于INS/GNSS组合的抗欺骗算法大多只进行欺骗检测,不能恢复正确的定位结果。针对该问题,将多径抑制算法中的Multi-correlator结构用于真实信号和欺骗信号的参数估计,利用INS短期精度高的特性,实现欺骗信号的辨识。然后将辨识结果反馈跟踪环路抵消欺骗信号,保证接收机跟踪环路始终锁定真实卫星信号。最后,在INS/GNSS组合导航解算过程中引入抗差卡尔曼滤波算法,减小参数估计和辨识结果中粗差对定位结果的影响。利用公开数据集进行试验测试,欺骗干扰条件下定位误差由600 m降为10.0 m,而且在GNSS信号中断90 s重新恢复后,所提算法依旧能够实现欺骗信号的辨识和抑制。试验结果表明所提算法能够保证接收机在欺骗条件下锁定真实卫星信号,连续输出高精度的导航和授时信息。 相似文献
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利用密度泛函理论计算了Bi4B2O9晶体的常温拉曼光谱, 并通过与实验拉曼光谱对比, 对其振动模式进行了归属. 利用高温原位拉曼光谱研究了Bi4B2O9从常温到750 ℃升温过程中微结构的变化. 随着温度的升高, 晶体的平均键长变长, 键角分布变宽, 熔化后晶体中的BiO4和BiO5多面体解体, BO3构型则保持三配位不变. 运用量子化学从头算法模拟了Bi4B2O9的熔体结构并与实验拉曼光谱进行了对比分析, 发现在Bi4B2O9熔体中B原子团簇为孤立的BO3构型, Bi 3+游离于BO3之间, 并结合未参与形成BO3的O原子起到平衡电荷的作用. 相似文献
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合成氨工业是国家能源与战略的基石,是化学工业的支柱产业,随着国家产业升级与转型,对合成氨工业的能耗提出了较为严厉的要求.钌基催化剂被誉为继铁催化剂后的第二代氨合成催化剂,与铁催化剂相比,钌基催化剂在低温和低压下具有优异的催化性能.炭材料因具有低成本、高比表面积以及电子传输和热传输等独特性能,比其它化合物如MgO,Al_2O_3和BN等更适合作为Ru催化剂的载体,而且也是除铁催化剂外唯一已工业化的载体.虽然炭负载钌催化剂的甲烷化是不可避免的,但BP公司使用石墨化碳作为载体成功地解决了这个问题,并实现了工业化.为了进一步提高钌基催化剂性能,对钌炭催化剂的结构设计尤为重要.中孔炭(MC)孔隙结构发达,可以为钌纳米粒子的分散提供空间,从而有效提高金属钌的利用率,中孔炭负载的钌基催化剂在合成氨反应中表现出优异的催化性能.传统负载型钌基催化剂的制备一般采用浸渍法,虽然可获得高分散的Ru纳米粒子,但其只会分布在载体的表面,因此在反应过程中就容易发生金属纳米粒子的团聚和流失,大大降低使用寿命.而随着新材料制备技术的发展,对催化剂的设计合成方法的研究也越来越多.当金属纳米粒子被镶嵌在载体的壁上时,金属和载体之间就具有较强的相互作用,因而可以稳定金属纳米粒子.本文通过蔗糖原位炭化法将Ru纳米颗粒半嵌入在炭材料中制备镶嵌式Ru-MC催化剂,并采用HRTEM, CO化学吸附等手段系统研究了镶嵌式Ru-MC催化剂与传统浸渍法制备的负载型Ru/MC催化剂之间的差异.采用等体积浸渍法添加Ba和K助剂制备催化剂Ba-K/Ru-MC和Ba-Ru-K/MC.和Ba-Ru-K/MC催化剂相比, Ba-K/Ru-MC催化剂上钌炭相互作用力增强,不但有效提高了钌催化剂的催化活性,而且提高了该催化剂的抗甲烷化能力,从而提高了氨合成条件下催化剂的稳定性和使用寿命.采用该方法制备的钌基催化剂在400°C, 10000 h~(-1), 10 MPa和H_2/N_2=3.0的反应条件下,氨合成反应速率可以达到133 mmol/(g·h),其性能远高于目前报导的钌基催化剂和传统的熔铁催化剂. 相似文献
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直拉硅单晶的生长过程涉及多场多相耦合与复杂的物理化学变化,其中工艺参数的波动是导致晶体直径不均匀的重要原因,如何实现工艺参数的控制以获得理想的、均匀的晶体直径具有重要的研究意义。本文分析现有控制方法存在不稳定以及控制效果不佳的问题后,提出基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制模型来控制硅单晶生长过程中的晶体直径。首先以坩埚上升速度与加热器的功率作为控制输入参数,晶体直径作为输出,搭建无模型自适应控制模型,并分析算法的稳定性。其次将控制模型进行仿真实验,发现硅单晶直径控制模型中不同的超参数设定会影响控制过程的迭代次数以及控制效果。最后,利用贝叶斯优化超参数的取值范围,并进行最终的仿真实验,结果表明,经贝叶斯参数优化后的控制模型计算快、迭代次数少,输出的晶体直径稳定,同时将生长工艺参数控制在实际生产要求范围内。因此,基于贝叶斯参数优化的无模型自适应控制实现了硅单晶直径均匀稳定的有效控制,具有结合工程背景的实际应用前景。 相似文献
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基于可靠度的结构优化的序列近似规划算法 总被引:3,自引:0,他引:3
基于可靠度的优化的最直观解法是把可靠度和优化的各自算法搭配一起形成嵌套两层次迭代。为改善其收敛性提高计算效率,人们提出了功能测度法、半无限规划法、单层次算法等多种改进方法。本文对传统结构优化界的经典序列近似规划法改造并扩展应用于求解基于可靠度的结构优化问题,构造该问题的序列近似规划模型和求解过程;其核心思想是在每个近似规划子问题中采用近似可靠度指标对设计变量的线性近似,在优化迭代过程中同步更新设计变量和随机空间中的近似验算点坐标,以达到可靠度分析和优化迭代同步收敛的目标。为了算法的实施,还推导出近似可靠度指标的半解析灵敏度计算公式,编制了程序,最终实现与通用软件的连接。论文用算例证实算法的有效性。 相似文献
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