双酚A二炔丙基醚/氰酸酯共混树脂固化反应与性能

环氧树脂/氰酸酯共混树脂已用作液氧贮箱复合材料的基体树脂。本文选用低吸水率的双酚A二炔丙基醚(DPEBA)与氰酸酯等摩尔共混,研究以不同催化剂对DPEBA与氰酸酯共混树脂体系固化反应的影响,并考察了催化固化的共混树脂体系的热稳定性和冲击性能。研究结果表明:过渡金属的乙酰丙酮盐和二丁基二月桂酸锡可降低双酚AF型氰酸酯(BAFDCy)的固化温度,质量分数为0.2%的乙酰丙酮铜可明显使BAFDCy的固化温度降至200℃以下。双酚A二炔丙基醚(DPEBA)预聚后与氰酸酯等摩尔共混,在0.3%的Cu(acac)_2催化下,可在200℃以下固化,与双酚E型氰酸酯、双酚A型氰酸酯和双酚AF型氰酸酯共混树脂的固化物在空气中600℃的残留率分别为38%、36%和0.7%,浇铸体的冲击强度分别为5、6和8 kJ·m~(-2)。     

中国液体运载火箭结构系统发展规划研究

结构系统是运载火箭关键系统之一,对运载效率提升具有显著作用。深入研究了国外运载火箭结构系统发展现状,根据我国运载火箭发展需求,结合我国航天发展和基础工业实际情况,从材料、结构形式、制造工艺等方面,提出了我国运载火箭结构系统重点发展方向和主要关键技术,对提升运载效率和推动航天强国建设具有重要的工程意义。     

星箭耦合力学分析中的卫星混合模型研究

为准确预示卫星所承受的载荷和动力学环境,需要卫星研制单位提供卫星动力学模型,进行星箭耦合动力学响应分析。随着“细长型”构型卫星逐步增多,仅以星箭界面载荷进行卫星强度校核会带来较严重的过设计,需要形成一种适应内部界面载荷提取的卫星分析模型生成方法。基于子结构缩聚及装配的基本原理,将卫星合理划分为多个子结构,推导了各子结构缩聚后质量和刚度矩阵的生成方式,介绍了子结构间物理连接单元与各子结构缩聚模型装配的原理以及卫星混合数学模型生成过程。以某典型卫星结构为例进行分析验证,结果表明:卫星混合模型在保留了缩聚模型各项优点基础上,实现了卫星内部界面物理单元的载荷输出。     

类X-37运载器气动布局概念设计

利用二次曲线方法与基于类型函数和形状函数的CST方法,提出一种类X-37高超声速飞行器气动外形,进行机体的气动力分析和控制舵的匹配设计,研究飞行器的气动特性和操纵效率问题。研究表明,该方案可以获得较高的配平攻角,有较高的容积利用率和机动控制效率,可以作为未来航天飞行器的潜在可行方案。     

2种涡轮燃烧形式的涡扇发动机性能研究

为了研究不同涡轮燃烧形式对大涵道比涡扇发动机的性能影响,在传统发动机数学模型的基础上,分别加入各型涡轮燃烧结构的热力学计算模型,分析比较了在不同工作过程参数下,4种带涡轮燃烧结构发动机与传统发动机的性能（单位推力和单位燃油消耗率）随风扇增压比、高压压气机增压比、高压涡轮进口总温和涵道比的变化关系。结果表明：涡轮级间燃烧室（ITB）与涡轮叶间燃烧室(TIB)各有特点,但都能够明显提高传统分别排气涡扇发动机的性能,其中高压涡轮叶间燃烧室（HTIB）效果尤为突出     

飞机增稳系统的耗散控制问题研究

讨论了飞机增稳系统的耗散控制问题．首先将增稳系统的运动方程简化为定常线性系统;其次,研究系统的耗散性分析;再次,设计状态反馈控制器使得系统的闭环系统耗散;最后,通过数值仿真验证了方法的可行性。     

某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析研究

针对某型发动机滑油颗粒监测试验数据预测分析的需要,主要研究了时间序列模型和灰色模型两种预测模型,并有机结合起来,形成新的灰色时序模型;分别进行预测分析,并比较预测精度。预测结果表明:灰色时序模型预测精度高,具有很好的预测能力,有较高的实用意义。     

TG01/SZ08交会对接轨道确定与预报精度分析

以我国首次空间交会对接为背景,介绍了交会对接任务轨道计算和预报的新特点。针对TG01("天宫一号"目标飞行器)调相控制期间的中长期轨道预报问题,分析了影响预报精度的多种因素,定量给出了偏航飞行姿态对轨道预报的影响,通过对不同策略预报结果的比较,制定了轨道预报的最优策略;针对SZ08("神舟八号"飞船)远距离导引期间的短弧定轨,采用适应短弧情况下的定轨策略,分别利用3圈、6圈地基统一S频段和中继卫星数据的定轨位置精度优于50m。     

MEMS传感器测量平板表面摩擦应力高速风洞试验

采用两种热敏MEMS传感器阵列和一种电容式MEMS传感器,在FL-21风洞中开展了平板模型表面摩擦应力分布测量试验研究。试验马赫数（地）为0．3-0．6,试验雷诺数（Re）为（0．63-1．23）×10^7m^-1,模型迎角为0°。试验结果表明：平板模型边界层流动能量主要集中在1000Hz以内;试验测得的表面摩擦应力分布随Ma变化规律与可压缩层流／湍流估算值吻合较好;试验所用平板模型边界层流动转捩起始点位于距平板前缘160mm附近,终止点在距平板前缘202．5-242．5mm之间。     

基于贝叶斯LS-SVR的锂电池剩余寿命概率性预测

提出了一种基于贝叶斯最小二乘支持向量回归(LS-SVR)的锂电池剩余寿命在线概率性预测方法.首先,通过滚动窗方法选取锂电池历史健康退化数据,并根据相空间重构原理建立训练样本,其中最小嵌入维数使用Cao氏方法计算获得.然后,运用贝叶斯3层推理训练LS-SVR预测模型,在迭代预测阶段,采用蒙特卡罗方法来表示和管理多步预测中的不确定性及其传递,即用一群离散粒子来近似连续分布,结合“退化轨迹不相交”原则和高斯过程假设,预测出锂电池健康状态未来时刻的发展趋势.最后结合给定的失效阈值,通过统计穿越阈值的粒子数目得到剩余寿命的概率分布.使用美国国家航空航天局阿姆斯研究中心公开的电池数据集与高斯过程回归(GPR)方法进行对比实验,多项预测性能指标结果表明贝叶斯LS-SVR方法具有更高的预测准确度和置信度.