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中国空间大功率微波部件微放电抑制表面处理技术最新进展 总被引:1,自引:0,他引:1
材料表面的二次电子发射会触发和维持空间高功率射频器件的共振雪崩放电现象,这种现象又被称为微放电效应。微放电效应是限制空间大功率微波部件应用的关键问题之一。从微放电作用的机理出发,首先介绍了两种微放电类型(单表面与双表面)的基本物理机理;然后总结了当前主流的微放电抑制方法并给出各自应用于空间大功率微波部件时的限制。针对空间大功率微波部件微放电抑制的特殊问题,综述了国内近5年来在表面处理法抑制微放电领域的研究成果并预测了微放电抑制技术的发展趋势。 相似文献
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地面试验是目前验证飞机结构性能和品质最重要的手段,全机地面静强度试验载荷高、变形大,飞机结构有可能发生非预期破坏,试验系统也存在意外故障风险,这些对试验设计与实施带来巨大挑战。对飞机结构静强度虚拟试验技术进行了系统研究,建立了试验物理系统数字化、结构力学行为虚拟化及试验过程虚拟物理融合化技术,形成了物理与虚拟试验双线并行、互动融合新模式。将虚拟试验技术在大型飞机全机静强度试验中进行了应用,飞机变形误差1%,应变误差小于10%,有效提升了全机静力试验的可靠性和安全性,缩短了试验周期,为飞机研制发挥了重要作用。 相似文献
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四旋翼飞行器在众多领域中应用广泛,由于工作环境复杂多变,四旋翼飞行器极易出现结构损伤性故障,给飞行器的安全性带来巨大的挑战,因此开展四旋翼飞行器结构损伤性故障的相关研究对提高四旋翼飞行器可靠性具有重要意义。针对四旋翼飞行器在实际应用中结构损伤性小样本故障数据诊断率低的问题,本文提出了一种在小样本条件下基于卷积神经网络和长短时记忆网络的孪生混合网络(CNLS-MMD)四旋翼飞行器故障诊断方法。首先,设计试验获取四旋翼飞行器多工况结构损伤性飞行数据并对数据进行预处理。其次,建立基于孪生混合网络的故障诊断模型,采用卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)构建CNLS混合模型提取数据特征,利用最大均值差异(MMD)衡量样本的相似度,实现对故障标签的预测。最后,选择不同样本数量的训练集训练模型,使用多工况小样本数据集对搭建的模型进行故障测试。结果表明,该故障诊断方法具有较好的诊断性能和泛化能力。 相似文献
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