弹塑性梯度材料热机耦合分析的有限元方法

陶瓷/金属功能梯度材料(FGMs)的组份及性能梯度分布,在航空航天高温热结构中有重要应用。材料性能在空间上的连续变化给这类结构强度设计的有限元分析造成了一定困难,针对上述问题,提出一种热弹塑性梯度有限元方法。该方法通过编写有限元软件ABAQUS的材料用户子程序(UMAT)来实现,在UMAT中将FGMs的弹塑性本构模型参数定义为空间坐标的函数;用热弹塑性梯度有限元方法对陶瓷-FGMs-金属典型的三明治板结构进行热机械分析。结果表明:FGMs组分布函数对其热应力分布有很大的影响,特别是在三明治结构的界面上,影响更为突出,这和现有文献的实验结果相符。     

面向分析的产品建模技术概述

针对当前面向制造的产品模型对产品设计后续数值模拟阶段的适应性不足的问题,为提高产品几何模型与分析模型转换效率,分析了产品模型在数值模拟中的表达形式,总结了面向分析的建模所面临的问题,归纳出面向分析的建模需求,通过改进现有的参数化建模方法,提出了面向分析的产品建模技术及其结构框架,最后以涡轮叶片为例,创建能够适应后续数值模拟的涡轮叶片模型,在一定程度上降低了叶片设计分析一体化的难度,同时对其他高质量数字化模型的创建也有一定的参考价值。     

具有参数编程功能的陶瓷刀片磨削加工数控系统

提出了一种适用于陶瓷刀片加工的新的插补算法，介绍了基于此算法的陶瓷刀片磨削加工数控系统。此插补算法大大简化了系统设计，提高了刀片的加工精度。用该系统精心设计的５个加工指令，即可完成所有标准刀片和大部分非标准刀片的加工编程。利用系统的参数编程功能，操作者只需选择刀片形状并输入刀片参数，系统可自动生成零件加工程序，完成刀片的加工。     

基于参数化典型工艺的快速工艺生成技术

现有CAPP系统工艺设计的标准化和智能决策功能较弱.造成工艺规程设计对工艺人员经验的依赖性很大.因此本文提出基于参数化典型工艺的快速工艺生成技术。该技术运用成组技术原理和面向对象技术.把现有零件按照其几何形状或工艺的相似性归类成族.针对各零件族代表件编制典型工艺,然后将典型工艺进行参数化定制,建立参数化典型工艺库。     

乌鲁木齐塔台管制区的冲突点及调配方法

一、管制调配预案的制定方法管制调配预案是空中交通管制员在遵循有关的管制单位之间的管制协议,空中交通管制的政策法规的前提下,以保障空中和地面的航空器安全、有序、快速、顺畅的运行为目的,根据进港航空器的预计到达时间、出港航班的预计起飞时间、当前的空中交通情况以及     

田捷砚凌空飞撷西部大地之美

应该感谢摄影家田捷砚数年数以百次不知倦怠的艰辛西部航拍之旅，以及他在某种高度上忘我创作的数以万张的精彩图片，让我们心驰神往的境界变成可观可感的实际图像。[编按]     

天基信息支援对导弹攻防作战的效用分析

分析了空天一体作战天基装备系统——军事卫星,对导弹攻防作战重要的信息支援效用。建立并阐述了天基军事卫星信息系统信息支援下导弹攻防作战过程模型和影响图模型,对模型进行了详细的分析讨论。     

球形气囊的超高速撞击损伤特性试验与仿真研究

低成本、可自主展开的气球卫星是未来卫星技术的应用方向之一,而日益增多的空间碎片是低轨航天器,包括气球卫星所面临的主要威胁之一.为满足气球卫星的生存力分析以及在轨被撞击产生空间碎片的评估需求,开展球形气囊超高速撞击试验与仿真研究,获得了不同材质气囊的撞击损伤特性,并初步揭示弹丸贯穿球形气囊过程的破坏细节以及碎片云团特性,...     

无源无线声表面波压力传感器校准技术研究

声表面波压力传感器是一种新型传感器,它的一大优势是具有无源无线信号传递特性,可以突破传统传感器线缆连接的限制,近年来受到国内外研究机构普遍重视。本文探讨了SAW压力传感器的校准技术,对某种商业传感器进行校准,使用最小二乘法分析校准结果,并进行不确定度评估。校准结果显示该传感器在误差、线性、重复性等方面可满足一定精度要求,通过进一步发展,有望在航天领域得到实际应用。     

TopPixelLoss:类别不均衡的遥感影像语义分割损失函数

针对遥感影像中类别不均衡的小目标分割效果不理想的问题，提出了一种类别不均衡小目标二分类分割的损失函数——TopPixelLoss损失函数。首先计算出每个像素的交叉熵，然后将所有像素的交叉熵按从大到小进行排序，随后确定一个K值作为阈值，筛选出前K个交叉熵最大的像素，最后对于筛选出的K个像素交叉熵取平均，做为损失值。在ISPRS 提供的 Vaihingen 数据集上，使用PSPNet网络与普通交叉熵、FocalLoss、TopPixelLoss三种损失函数分别对车辆进行二分类分割试验。结果表明，不同的K值，使用TopPixelLoss损失函数的平均交并比（MIoU）、F1-score、准确度（ACC）都最高;当K值为5×104时效果最佳，MIoU、F1-score、ACC分别比FocalLoss提高了3.0%、5.0%、0.1%。TopPixelLoss损失函数是一种针对类别不均衡分割非常有效的损失函数