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学霸的军工科研系统 第91章 理论水平精进(二合一)

作者:十月廿二 分类:科幻 更新时间:2025-01-12 10:20:45 来源:23小说

或许是得益于刚刚重生时的那次尝试,也或许是得益于管理能力已经从一片空白的lv0进步到了lv1。

总之随后攻关小组的组建,以及向606所和410厂分配任务的流程要比常浩南自己的想象顺利很多。

毕竟能在这些地方工作的工程师,能力和经验都是经过考验的,比当初带着周书万和张漫两个本科生那是轻松多了。

在介绍计算方法和实验内容的时候也基本上是一点就通。

所以当天晚上,负责第一部分动叶上端部前掠及下端部正弯技术研究的小组就已经开始工作了。

在分配完最后一部分任务之后,常浩南总算拖着疲惫的身子离开临时分配给他的办公室,准备回自己在601所的住处休息一下。

从01号原型机发生事故那天一直到现在,他就没睡过一个囫囵觉了。

留给他要解决的问题还有不少,很多部分即便有着系统的帮助也并不简单,哪怕已经把实验部分剥离了出去,仅仅是数值模拟部分就花掉了他50点积分。

主要的限制自然还是这个年代的计算机水平。

他给出的各个方案所涉及的流场复杂程度不同,掠动叶分别有不同掠高以及掠角的改型,弯动叶也分别有不同弯高和弯角的改型,在没经过系统的优化之前,每个叶片自动生成的网格数量都在90万个左右。

并且这件事情的压力要比之前对机翼的设计改进更大。

“这位同志……有事?”

今天晚上的休息恐怕又要泡汤了。

显然,ekf算法的计算量并不大,实现起来也并不困难,但ekf对强非线性系统容易产生严重的震荡,甚至是发散。

“没关系,您到我这签个字确认收到就好了。”

不过他还是控制住没有表现出懊恼的情绪,只是用了吸了一口气,然后指了指自己的脑袋。

管理者的身份是需要适应的,当了几十年螺丝钉的他在这方面本来就经验不足,再加上看了一晚上信件导致脑子里全都是算法相关的东西,导致他差点就忘了今天早上开会的事情。

可以开展的项目:0】

“第二步,计算k-1时刻的容积点,p=ss^t,其中s通过p的乔列斯基分解得到,对于容积卡尔曼滤波算法,点集ξ及相应的权值w为……”

常浩南靠在椅背上,把一次性筷子掰开,揉着有些发酸的后颈自言自语道。

又是几乎一整个下午的时间,常浩南几乎一直在草稿纸上进行着思路分析和计算。

在原本的时间线上,为了解决ekf算法线性截断误差大的问题发展出的产物是无迹卡尔曼滤波算法。

其中最典型的一种便是扩展卡尔曼滤波算法,也就是先用泰勒级数将系统方程展开,忽略二阶以及二阶以上的高阶项,此时非线性系统已接近线性形式,再利用标准卡尔曼滤波算法对系统的状态进行估计。

“这是一封寄给您的信,因为没写具体的宿舍号码,就留在门卫这了。”

【科研点数:110

在打开饭盒的时候,他顺便看了一眼自己的系统面板,然后愣在了原地。

在04号原型机改装新机翼的过程中,01和03两架原型机仍然处在马不停蹄的试飞工作中,只是需要对试验科目进行一定的调整。

知道他在601所工作,但没有办法电话联系以至于需要寄信的,似乎就只有对方这一个人了。

刚刚那些草稿纸上面颇为潦草的内容,哪怕让他自己第二天去看,恐怕都未必看得懂。

在这上面拖延的每一天都会造成不可估量的损失。

有机无弹,一样无法形成战斗力。

迟疑片刻之后,她抿了抿嘴,轻轻地重新把门关上。

就对方表现出来的这个能力水平,说她有个跟自己同款的系统似乎也不是特别夸张。

折叠起来的信纸有将近20页,这个厚度让他皱了皱眉头。

但满怀着期待在出门的时候正好遇到了同样刚刚打开房间门的姚梦娜。

后来,针对噪声服从高斯分布的线性系统诞生了卡尔曼滤波法,由于其高效性和准确性,很快成为了工程中应用最广泛的滤波方法之一。

常浩南想到昨天晚上忘了睡觉和今天晚上忘了吃饭的自己,笑着摇摇头,然后把信纸叠好放到了一边。

“嘶——”

但因为最开始的卡尔曼滤波法只适用于线性系统,因此后来又有很多人在此基础上进行了一定扩展,以使这种广受好评的滤波算法也可以用于非线性系统中。

“我以前一直以为废寝忘食是个修辞手法来着……”

作为一个航空工程师,常浩南此前对于滤波算法的认识仅限于应用层面,对于基础原理了解并不算深刻,但如果只看通过差分进化算法对过程噪声进行择优的过程,应该是没问题的。

这是常浩南在入睡之前的最后一个念头。

……

常浩南一边拆信一边自言自语道。

他准备去泡一杯浓茶。

常浩南呼出一口浊气,感受着北方8月末的夜间已经有些凉爽的晚风,不由得加快了脚步。

“我有点后悔拆开这封信了……”

寄件人那一栏填着“中科院计算技术研究所徐洋”。

“由于在许多实际问题中状态方程以及观测方程的非线性函数的导数无法求取,所以很难求取雅克比矩阵。”

“不用,知识都在脑子里装着,到那直接开始分配任务就行。”

而徐洋提出的这种新算法则是在滤波之前先使用一种经过改进的差分进化算法对过程噪声的方差进行选择,大大减小了状态估计偏差,可以凭借略大于传统ekf算法的计算量达到远远超出ekf算法的精度。

尽管常浩南并非60

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