温度场中柔性臂超谐共振及复杂运动分析

通过Garlerkin方法建立了考虑阻尼、材料非线性、温度变化和轴向激励的柔性臂系统动力学微分方程.分析了系统存在同、异宿轨道及周期轨道的充分必要条件,通过Hamilton函数得到了对应的参数方程表达式.根据非线性振动的多尺度法,得到了系统在3次超谐共振情况下的一次近似解及其定常解,揭示了系统内各参数之间的关系.对得到的微分方程进行数值计算,分析柔性臂系统参数对纵向振动响应曲线的影响.结果表明,材料非线性和温度变化对系统纵向振动的影响不可忽略;在一定参数条件下,系统有发生复杂非线性运动的可能.为了有效的控制柔性臂的振动,应合理选取系统的物理参数,避免其处于混沌运动状态.     

战斗部中火工品装配技术研究

介绍了战斗部用火工品的分类、组成和原理,论述了各种火工品在战斗部中装配的安全要素,装配过程中发生的主要故障,以及故障处理和预防。工程应用表明采取安全技术措施和故障处理技术,杜绝了火工品装配引起的安全问题,产品的故障率大幅度下降。     

基于SPWD多载波频率估计算法的改进

针对目前提出的多载波估计算法存在的速度与精度的问题,基于模糊控制理论,改进和完善了多载波信号载频估计算法.通过对多载波时隙ALOHA网络真实卫星信号的载频频点提取,验证了该改进算法的时效性.     

双密封结构的泄漏理论及其应用研究

建立了双密封结构系统的数学模型 ,通过理论分析和数值计算 ,揭示了双密封结构系统正压泄漏的漏率、漏量与泄漏时间关系的规律及其影响因素的结论。这些研究结果可用于双密封结构系统的设计、检漏和泄漏安全评估 ,以理论指导实践。     

角接触球轴承分析模型的数值求解

建立了内圈静止、外圈旋转的角接触球轴承分析模型,考虑了滚动体的离心力、陀螺力矩以及弹性流体动 力润滑作用.建立了非线性方程组未知量的约束条件,解决了Newton-Raphson法求解方程易出现不收敛的问 题.以两个角接触球轴承为算例,分析了轴承内、外圈分别旋转对应力的影响,以及转速和径向载荷对轴承工作 性能的影响.结果表明,轴承外圈转时接触应力随转速增大而显著增大,内圈转时则无明显变化;低转速下外圈 转的接触应力明显低于内圈转;较小的径向栽荷下外圈转的接触应力高于内圈转;轴承微区滑动速度受转速和径向栽荷的影响显著.通过Jones球轴承拟静力学分析程序计算,验证了模型和程序的有效性.     

基于枝切截断的高质量相位解缠算法

针对传统枝切截断相位解缠算法受残差检测理论缺陷的影响,不能实现对相位完全正确解缠,在总结枝切截断法和质量图导向法的基础上,提出一种新的相位解缠算法。在残差检测理论的基础上,使用一种新的表征相位质量的可靠性导向图指导放置枝切阻断线,对低质量相位的界定使用一种自适应阈值的方法使残差检测达到最优,提高了相位解缠的质量。对于一些背景噪声严重的情况,调制度预处理的方法提高了相位解缠的鲁棒性。实验结果表明,该算法能自动避开相位不连续区域,得到较高质量的相位解缠结果。     

一种复合材料柔性梁的响应计算方法

建立了一种复合材料柔性梁的响应计算方法,将三雏非线性梁分析解耦为二维线性剖面分析和一维非线性梁分析两部分.引入Danielson-Hodges广义应变定义,采用中等变形梁理论,考虑横向剪切和三维翘曲的影响,对梁结构进行了有限元分析.通过与Princeton梁实验数据、Minguet实验数据和大变形梁理论计算结果的对比,验证了本文计算方法的正确性和适用范围.     

地球同步轨道高压太阳电池阵充放电效应研究

地球同步轨道(GEO)高压太阳电池阵表面静电放电(ESD)引起二次放电可能导致太阳电池阵永久性短路损坏。文章主要针对GEO高压太阳电池阵充放电效应问题,重点分析了高压太阳电池阵表面ESD和二次放电产生的物理过程,并利用负高压偏置方法开展了GEO高压太阳电池阵表面ESD和二次放电地面模拟试验。试验验证了反转电位梯度电场是导致GEO高压太阳电池阵表面产生ESD的触发因素之一,同时得到了GaAs高压太阳电池阵样品表面产生ESD和二次放电的电压阈值。     

Application of support vector machine combined with K-nearest neighbors in solar flare and solar proton events forecasting

The support vector machine (SVM) combined with K-nearest neighbors (KNN), called the SVM-KNN method, is new classing algorithm that take the advantages of the SVM and KNN. This method is applied to the forecasting models for solar flares and proton events. For the solar flare forecasting model, the sunspot area, the sunspot magnetic class, and the McIntosh class of sunspot group and 10 cm solar radio flux are chosen as inputs; for the solar proton event forecasting model, the inputs include the longitude of active regions, the flux of soft X-ray, and those for the solar flare forecasting model. Detailed tests are implemented for both of the proposed forecasting models, in which the SVM-KNN and the SVM methods are compared. The testing results demonstrate that the SVM-KNN method provide a higher forecasting accuracy in contrast to the SVM. It also gives an increased rate of ‘Low’ prediction at the same time. The ‘Low’ prediction means occurrence of solar flares or proton events with predictions of non-occurrence. This method show promise for forecasting models of solar flare and proton events.