CN114324975A - 一种风向确定方法、装置、设备和介质 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种风向确定方法、装置、设备和介质,用于设计可重复使用火箭,包括:获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数;根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向;针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据;根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,确定目标高度对应的风向变动范围。本申请对目标高度处测量的N个样本风向进行分析,可以确定目标高度对应的盛行风向,进而确定出每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,根据角度差异数据,确定出目标高度对应的风向变动范围,进而可以根据风向变动范围对可重复使用火箭进行设计,降低可重复使用火箭的设计参数误差。
Description
技术领域
本发明涉及航天航空技术领域,尤其涉及一种风向确定方法、装置、设备和介质。
背景技术
风作为运载火箭干扰项,其主要影响火箭飞行姿态和入轨精度。对可重复使用火箭,其弹道可大致分为上升段和返回段,因此可重复使用火箭必然经历两次低空。在上升段低空,可重复使用火箭距离入轨尚早,有充分时间通过弹道、制导或姿控设计抵消风干扰。
然而,在返回段低空,可重复使用火箭即将着陆,调节时间不充分,低空风对其影响较大。相关技术中,无法有效分析不同高度的风向以及风向变动范围,进而针对不同高度只考虑一种风向作为严酷工况进行可重复使用火箭的设计,导致可重复使用火箭的设计参数误差较大。
发明内容
本申请实施例通过提供一种风向确定方法、装置、设备和介质,解决了现有技术中无法有效分析不同高度的风向以及风向变动范围的技术问题,实现了针对目标高度分析风向以及风向变动范围的技术效果。
第一方面,本申请提供了一种风向确定方法,用于设计可重复使用火箭,方法包括:
获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数;
根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向;
针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据;
根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,确定目标高度对应的风向变动范围。
进一步地,根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向,包括:
根据N个样本风向的概率密度分布特性,确定盛行风向。
进一步地,根据N个样本风向的概率密度分布特性,确定盛行风向,包括:
确定N个样本风向中每个样本风向出现的第一概率;
将第一概率大于第一预设概率的样本风向确定为盛行风向。
进一步地,根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,确定目标高度对应的风向变动范围,包括:
对每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据进行统计分析,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性;
根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定风向变动范围。
进一步地,根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定风向变动范围,包括:
根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据出现的第二概率;
将第二概率等于第二预设概率的角度差异数据确定为风向浮动数据;
根据风向浮动数据和盛行风向,确定风向变动范围。
进一步地,根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向,包括:
根据N个样本风向,确定目标高度对应的M个盛行风向,M为小于N的正整数。
进一步地,针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,包括:
针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差值,角度差值小于180°。
第二方面,本申请提供了一种风向确定装置,用于设计可重复使用火箭,装置包括:
样本风向获取模块,用于获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数;
盛行风向确定模块,用于根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向;
角度差异数据确定模块,用于针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据;
风向变动范围确定模块,用于根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,确定目标高度对应的风向变动范围。
第三方面,本申请提供了一种电子设备,包括:
处理器;
用于存储处理器可执行指令的存储器;
其中,处理器被配置为执行以实现一种风向确定方法。
第四方面,本申请提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行实现一种风向确定方法。
本申请实施例中提供的一个或N个技术方案,至少具有如下技术效果或优点:
本申请对目标高度处测量的N个样本风向进行分析,可以确定目标高度对应的盛行风向,进而确定出每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,根据角度差异数据,确定出目标高度对应的风向变动范围,进而可以根据风向变动范围对可重复使用火箭承受气动力与气动力矩的结构进行合理设计,进而保证可重复使用火箭在该种低空风向中能克服一定风向范围对应的风干扰,降低可重复使用火箭的设计参数误差,也降低火箭的设计难度,进而降低制导难度,以提高完成飞行任务的几率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,下面将对实施例描述中所需要使用的附图作一简单地介绍,显而易见地,下面描述中的附图是本发明的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本申请提供的一种风向确定方法的流程示意图;
图2为本申请提供的一种距离地面0.8km的高度中实测的风向数据对应的二维正态分布模型;
图3为图2中得到的第一盛行风向与N个样本风向的角度差异数据示意图;
图4为图2中得到的第二盛行风向与N个样本风向的角度差异数据示意图;
图5为本申请提供的一种风向确定装置的结构示意图;
图6为本申请提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
本申请实施例通过提供一种风向确定方法,解决了现有技术中无法有效分析不同高度的风向以及风向变动范围的技术问题。
本申请实施例的技术方案为解决上述技术问题,总体思路如下:
一种风向确定方法,用于设计可重复使用火箭,方法包括:获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数;根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向;针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据;根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,确定目标高度对应的风向变动范围。
本实施例对目标高度处测量的N个样本风向进行分析,可以确定目标高度对应的盛行风向,进而确定出每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,根据角度差异数据,确定出目标高度对应的风向变动范围,进而可以根据风向变动范围对可重复使用火箭进行设计,进而保证可重复使用火箭在该种低空风向中能克服该种风干扰,降低可重复使用火箭的设计参数误差,以提高完成飞行任务的几率。
为了更好的理解上述技术方案,下面将结合说明书附图以及具体的实施方式对上述技术方案进行详细的说明。
首先说明,本文中出现的术语“和/或”,仅仅是一种描述关联对象的关联关系,表示可以存在三种关系,例如,A和/或B,可以表示:单独存在A,同时存在A和B,单独存在B这三种情况。另外,本文中字符“/”,一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
相关技术中,无法有效分析不同高度的风向以及风向变动范围,进而针对不同高度只考虑一种风向作为严酷工况进行可重复使用火箭的设计,导致可重复使用火箭的设计参数误差较大。例如,在距离地面100米-300米的低空中,只考虑将风向60°作为严酷工况进行可重复使用火箭的设计。然而,低空风向并非只有一种风向,低空风向具有沿高度分布散乱的特点,不确定性较大,因此,相关技术中,只考虑将风向60°作为严酷工况设计的可重复使用火箭,可能会使其着陆精度出现较大偏差,可见其设计参数误差是较大的。
在相关技术中,若考虑低空风向持续保持某一种风向,即气动力一直平行于风向,火箭承受定常的气动力与气动力矩,将导致制导难度加大,制导指令将一直往减小气动力方向调整,即使设计余量加大,也很可能使可重复使用火箭无法按设计返回既定位置。
若再增大设计余量,即使能满足着陆于既定位置的要求,也会使其他专业(如结构、动力等)的设计难度加大,这反而会使火箭整体可靠性能下降。因此,在设计中,需根据测量的多年风场数据,分析低空风向的变动范围,以该范围作为设计依据,使得火箭的设计参数较为均衡,不会设计得过于保守,也能面对一定危险条件。
因此,本实施例提供了如图1所示的一种风向确定方法,用于设计可重复使用火箭,方法包括:
步骤S11,获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数。
步骤S12,根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向。
步骤S13,针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据。
步骤S14,根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,确定目标高度对应的风向变动范围。
本实施例提供的目标高度主要是指低空高度(低空高度的范围可参见航天航空的相关设计和规定)。例如,目标高度可以是距离地面3km(单位,千米)以内的任意高度,也可以是距离地面2km以内的任意高度,本实施例对此不作限制。
本实施例提供的N个样本风向可以是在预设时间段内采集的风向数据。例如,可以是每个月采集15次,连续采集5年得到的样本风向,也可以是连续采集10年得到的样本风向,本实施例对此不作限制。
需要说明的是,样本风向的数量越多,即N越大,对于后续步骤得到的结果就越准确。样本风向的数量可以根据实际情况进行设定,本实施例对此不作限制。
风是随机产生的,风的相关参数(例如风速、风向等)也是具有随机性的。因此,风速和风向都是满足二维正态分布的随机变量。本实施例可以根据N个样本风向的概率密度分布特性(例如二维正态分布特性),确定目标高度对应的盛行风向。盛行风向是指最多风向,是一个地区在某一段时间内出现频率最多的风向。
具体地,针对N个样本风向进行概率密度分析,确定每个样本风向在N个样本风向中出现的第一概率,可以将其中第一概率大于第一预设概率的样本风向确定为盛行风向,也可以按照每个样本风向的第一概率的由大到小的顺序进行排序,将其中排名靠前的一个或多个样本风向作为盛行风向,本实施例对此不作限制。
此外,盛行风向的数量可以根据实际情况设定,具体地,根据N个样本风向,可以从N个样本风向中确定M个盛行风向,M为小于N的正整数,本实施例对于M的具体取值不作限制。通常情况下,同一高度下的盛行风向的数量为两个,即M通常取2。
例如,如图2所示,为距离地面0.8km的高度中实测的风向数据对应的二维正态分布模型(其中横轴表示度,单位为°,纵轴表示概率)。从图2中可以看出,风向为315°的概率最大,为0.3318,可以将315°作为盛行风向(记为第一盛行风向);风向为112.5°的概率为0.2144(将概率由大到小排序,风向为112.5°的概率排名第二),也可以将112.5°作为盛行风向(记为第二盛行风向)。
在确定盛行风向之后,针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据。当盛行风向是多个时,针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与每一个盛行风向之间的角度差异数据。
角度差异数据可以是角度差值,也可以是与角度差值相关的其他数据量,本实施例对此不作限制。为了便于叙述,本实施例将角度差值作为角度差异数据进行后续说明。
针对多个N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差值,角度差值小于180°。由于同一高度风向差值在水平方向可顺时针取差,也可逆时针取差,根据风向自然变化规律,同一高度风向变化较小,因此需取最小差值,通常角度差值也就小于180°。
例如,N个样本风向中的某个样本风向为α=70°,与图2中对应的第一盛行风向θ1=315°之间的差值为公式(1)和公式(2)。
在上述公式(1)和公式(2)中,应选取最小差值作为样本风向α=70°与第一盛行风向θ1=315°的角度差异数据,即对应公式(3),得到的角度差值为β1=115°。
再例如,与图2中对应的第二盛行风向θ2=112.5°之间的差值为公式(4)和公式(5)。
在上述公式(4)和公式(5)中,应选取最小差值作为样本风向α=70°与第二盛行风向θ2=112.5°的角度差异数据,即对应公式(6),得到的角度差值为β2=42.5°。
在确定了每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据之后,进而可以确定目标高度对应的风向变动范围。
具体地,对每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据进行统计分析,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性。根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定风向变动范围。
也就是说,可以先根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据出现的第二概率;再将第二概率等于第二预设概率的角度差异数据确定为风向浮动数据;最后根据风向浮动数据和盛行风向,确定风向变动范围,也就是将以盛行风向为基本风向,以风向浮动数据为浮动值,在盛行风向附近以风向浮动数据变化形成的风向范围作为风向变动范围。
例如,针对第一盛行风向315°,N个样本风向与第一盛行风向的角度差异数据可以如图3所示,其中横轴表示角度差异数据,纵轴表示出现概率。假设第二预设概率为50%,那么风向浮动数据即为概率为0.5对应的ρ1=33°,进而可以得到公式(7)表示的与第一盛行风向相关的风向变动范围。
[θ1-ρ1,θ1+ρ1]=[315°-33°,315°+33°] (7)
再例如,针对第二盛行风向,N个样本风向与第二盛行风向的角度差异数据可以如图4所示,其中横轴表示角度差异数据,纵轴表示出现概率。假设第二预设概率为50%,那么风向浮动数据即为概率为0.5对应的32°,进而可以得到公式(8)表示的与第二盛行风向相关的风向变动范围。
[θ2-ρ2,θ2+ρ2]=[112.5°-32°,112.5°+32°] (8)
综上所述,本实施例对目标高度处测量的N个样本风向进行分析,可以确定目标高度对应的盛行风向,进而确定出每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,根据角度差异数据,确定出目标高度对应的风向变动范围,进而可以根据风向变动范围对可重复使用火箭进行设计,进而保证可重复使用火箭在该种低空风向中能克服该种风干扰,降低可重复使用火箭的设计参数误差,以提高完成飞行任务的几率。依靠本实施例确定的风向变动范围进行可重复使用火箭的设计,一方面不会使设计考虑的过于保守,另一方面也可以保证可重复使用火箭在危险条件下的设计飞行。
基于同一发明构思,本实施例提供了如图5所示的一种风向确定装置,用于设计可重复使用火箭,装置包括:
样本风向获取模块51,用于获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数;
盛行风向确定模块52,用于根据N个样本风向,确定目标高度对应的盛行风向;
角度差异数据确定模块53,用于针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据;
风向变动范围确定模块54,用于根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,确定目标高度对应的风向变动范围。
进一步地,盛行风向确定模块52,包括:
盛行风向确定子模块,用于根据N个样本风向的概率密度分布特性,确定盛行风向。
进一步地,盛行风向确定子模块,包括:
第一概率确定子模块,用于确定N个样本风向中每个样本风向出现的第一概率;
第一盛行风向确定子模块,用于将第一概率大于第一预设概率的样本风向确定为盛行风向。
进一步地,风向变动范围确定模块54,包括:
风向变动范围确定子模块,用于根据每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定风向变动范围。
进一步地,风向变动范围确定子模块,包括:
第二概率确定子模块,用于确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据出现的第二概率;
风向浮动数据确定子模块,用于将第二概率等于第二预设概率的角度差异数据确定为风向浮动数据;
第一风向变动范围确定子模块,用于根据风向浮动数据和盛行风向,确定风向变动范围。
进一步地,盛行风向确定模块52,包括:
盛行风向确定子模块,用于根据N个样本风向,确定目标高度对应的M个盛行风向,M为小于N的正整数。
进一步地,角度差异数据确定模块53,包括:
角度差异数据确定子模块,用于针对N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与盛行风向之间的角度差值,角度差值小于180°。
基于同一发明构思,本实施例提供了如图6所示的一种电子设备,包括:
处理器61;
用于存储处理器61可执行指令的存储器62;
其中,处理器61被配置为执行以实现一种风向确定方法。
基于同一发明构思,本实施例提供了一种非临时性计算机可读存储介质,当存储介质中的指令由电子设备的处理器61执行时,使得电子设备能够执行实现一种风向确定方法。
由于本实施例所介绍的电子设备为实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备,故而基于本申请实施例中所介绍的信息处理的方法,本领域所属技术人员能够了解本实施例的电子设备的具体实施方式以及其各种变化形式,所以在此对于该电子设备如何实现本申请实施例中的方法不再详细介绍。只要本领域所属技术人员实施本申请实施例中信息处理的方法所采用的电子设备,都属于本申请所欲保护的范围。
上述本申请实施例中的技术方案,至少具有如下的技术效果或优点:
本实施例对目标高度处测量的N个样本风向进行分析,可以确定目标高度对应的盛行风向,进而确定出每个样本风向与盛行风向之间的角度差异数据,根据角度差异数据,确定出目标高度对应的风向变动范围,进而可以根据风向变动范围对可重复使用火箭进行设计,进而保证可重复使用火箭在该种低空风向中能克服该种风干扰,降低可重复使用火箭的设计参数误差,以提高完成飞行任务的几率。依靠本实施例确定的风向变动范围进行可重复使用火箭的设计,一方面不会使设计考虑的过于保守,另一方面也可以保证可重复使用火箭在危险条件下的设计飞行。
本领域内的技术人员应明白,本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此,本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且,本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器,使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中,使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品,该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上,使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理,从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例,但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造性概念,则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以,所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
Claims (10)
1.一种风向确定方法,其特征在于,用于设计可重复使用火箭,所述方法包括:
获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数;
根据所述N个样本风向,确定所述目标高度对应的盛行风向;
针对所述N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据;
根据每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据,确定所述目标高度对应的风向变动范围。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N个样本风向,确定所述目标高度对应的盛行风向,包括:
根据所述N个样本风向的概率密度分布特性,确定所述盛行风向。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述N个样本风向的概率密度分布特性,确定所述盛行风向,包括:
确定所述N个样本风向中每个样本风向出现的第一概率;
将第一概率大于第一预设概率的样本风向确定为所述盛行风向。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据,确定所述目标高度对应的风向变动范围,包括:
对每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据进行统计分析,确定每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性;
根据每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定所述风向变动范围。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定所述风向变动范围,包括:
根据每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据的概率密度分布特性,确定每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据出现的第二概率;
将第二概率等于第二预设概率的角度差异数据确定为风向浮动数据;
根据所述风向浮动数据和所述盛行风向,确定所述风向变动范围。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述N个样本风向,确定所述目标高度对应的盛行风向,包括:
根据所述N个样本风向,确定所述目标高度对应的M个盛行风向,M为小于N的正整数。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述针对所述N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据,包括:
针对所述N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差值,所述角度差值小于180°。
8.一种风向确定装置,其特征在于,用于设计可重复使用火箭,所述装置包括:
样本风向获取模块,用于获取在目标高度处测量的N个样本风向,N为正整数;
盛行风向确定模块,用于根据所述N个样本风向,确定所述目标高度对应的盛行风向;
角度差异数据确定模块,用于针对所述N个样本风向中的每个样本风向,确定每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据;
风向变动范围确定模块,用于根据每个样本风向与所述盛行风向之间的角度差异数据,确定所述目标高度对应的风向变动范围。
9.一种电子设备,其特征在于,包括:
处理器;
用于存储所述处理器可执行指令的存储器;
其中,所述处理器被配置为执行以实现如权利要求1至7中任一项所述的一种风向确定方法。
10.一种非临时性计算机可读存储介质,当所述存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时,使得电子设备能够执行实现如权利要求1至7中任一项所述的一种风向确定方法。
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CN (1) | CN114324975B (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114705884A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 自然资源部第一海洋研究所 | 海洋风风向和海洋洋流流向监测方法 |
Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000258555A (ja) * | 1999-03-05 | 2000-09-22 | Tamura Electric Works Ltd | 流量向検出装置及び撮影画像配信システム |
CN103616734A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-03-05 | 山东大学 | 大范围同步实时气象数据测量及风速风向预测系统与方法 |
CN107269473A (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-20 | 西门子公司 | 用于风向测量的连续校准的方法和装置 |
CN107656298A (zh) * | 2017-09-15 | 2018-02-02 | 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 | 一种获取方位信息的方法及相关设备 |
CN109472314A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-15 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 风向扇区划分方法及装置 |
US20190187168A1 (en) * | 2015-12-07 | 2019-06-20 | Rakuten, Inc. | Wind estimation system, wind estimation method, and program |
CN110082562A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-02 | 唐山学院 | 一种基于概率统计的平均风向计算方法 |
CN111439350A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-07-24 | 郑州仿弦新材料科技有限公司 | 一种风向测量方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112182787A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-01-05 | 中国运载火箭技术研究院 | 确定运载火箭的总体偏差量的方法、系统、终端及介质 |
CN112632862A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-04-09 | 北京辰安科技股份有限公司 | 风场稳定性的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112630864A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-04-09 | 中国人民解放军63796部队 | 一种高分辨率高空风的短期预报方法 |
CN113052256A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-29 | 华北电力大学 | 一种风向聚类方法、装置及电子设备 |
CN113111597A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-07-13 | 南京航空航天大学 | 一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法 |
CN113514834A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-10-19 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 一种风速风向反演方法、装置、设备及存储介质 |
CN113570122A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-29 | 深圳大学 | 预测风速的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113656891A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-16 | 航天科工火箭技术有限公司 | 液体火箭动特性建模分析方法及终端设备 |
CN113742840A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-12-03 | 航天科工火箭技术有限公司 | 垂直起降可重复使用运载器试验样机快速弹道迭代计算法 |
-
2021
- 2021-12-29 CN CN202111649849.8A patent/CN114324975B/zh active Active
Patent Citations (17)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2000258555A (ja) * | 1999-03-05 | 2000-09-22 | Tamura Electric Works Ltd | 流量向検出装置及び撮影画像配信システム |
CN103616734A (zh) * | 2013-12-11 | 2014-03-05 | 山东大学 | 大范围同步实时气象数据测量及风速风向预测系统与方法 |
US20190187168A1 (en) * | 2015-12-07 | 2019-06-20 | Rakuten, Inc. | Wind estimation system, wind estimation method, and program |
CN107269473A (zh) * | 2016-03-30 | 2017-10-20 | 西门子公司 | 用于风向测量的连续校准的方法和装置 |
CN107656298A (zh) * | 2017-09-15 | 2018-02-02 | 深圳市卡普瑞环境科技有限公司 | 一种获取方位信息的方法及相关设备 |
CN109472314A (zh) * | 2018-11-14 | 2019-03-15 | 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 | 风向扇区划分方法及装置 |
CN110082562A (zh) * | 2019-05-08 | 2019-08-02 | 唐山学院 | 一种基于概率统计的平均风向计算方法 |
CN111439350A (zh) * | 2020-06-01 | 2020-07-24 | 郑州仿弦新材料科技有限公司 | 一种风向测量方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112182787A (zh) * | 2020-11-03 | 2021-01-05 | 中国运载火箭技术研究院 | 确定运载火箭的总体偏差量的方法、系统、终端及介质 |
CN112632862A (zh) * | 2020-11-09 | 2021-04-09 | 北京辰安科技股份有限公司 | 风场稳定性的确定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112630864A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-04-09 | 中国人民解放军63796部队 | 一种高分辨率高空风的短期预报方法 |
CN113111597A (zh) * | 2021-02-26 | 2021-07-13 | 南京航空航天大学 | 一种基于飞行数据的大气数据和扰动风估计方法 |
CN113052256A (zh) * | 2021-04-12 | 2021-06-29 | 华北电力大学 | 一种风向聚类方法、装置及电子设备 |
CN113570122A (zh) * | 2021-07-09 | 2021-10-29 | 深圳大学 | 预测风速的方法、装置、计算机设备和存储介质 |
CN113656891A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-16 | 航天科工火箭技术有限公司 | 液体火箭动特性建模分析方法及终端设备 |
CN113742840A (zh) * | 2021-08-17 | 2021-12-03 | 航天科工火箭技术有限公司 | 垂直起降可重复使用运载器试验样机快速弹道迭代计算法 |
CN113514834A (zh) * | 2021-09-14 | 2021-10-19 | 航天宏图信息技术股份有限公司 | 一种风速风向反演方法、装置、设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (3)
Title |
---|
STEINSLAND, I: "Bayesian Model Averaging for Wind Speed Ensemble Forecasts Using Wind Speed and Direction", WEATHER AND FORECASTING * |
刘力宇: "基于有限元法的运载火箭复合材料末级舱段随机振动环境预示研究", 基础科学;工程科技Ⅱ辑 * |
赵人濂, 陈振官, 付维贤: "风切变与运载火箭设计", 宇航学报, no. 02 * |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN114705884A (zh) * | 2022-06-06 | 2022-07-05 | 自然资源部第一海洋研究所 | 海洋风风向和海洋洋流流向监测方法 |
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114324975B (zh) | 2024-01-09 |
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