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11.
含纳米金属粉的推进剂点火实验及燃烧性能研究 总被引:12,自引:1,他引:11
利用CO2激光点火系统对含有纳米铝粉和纳米镍粉的AP/HTPB推进剂进行激光点火实验,测量了推进剂在不同激光功率和压强下的点火延迟时间,对推进剂的燃速、常压点火温度和爆热也进行了测量。同时,利用氧化还原滴定法测定燃烧残渣中活性铝含量。结果表明,纳米铝粉(n—Al)的点火阀值比普通铝粉(g-A1)的点火阀值小几个数量级,加入纳米铝粉可有效地缩短推进剂点火延迟时间。而在纳米镍粉为催化剂的协同作用下,推进剂燃速明显提高,点火延迟时间也大大减少,Al在推进剂燃烧过程中的燃烧效率得以提高,同时燃烧残渣中活性铝含量也明显降低。 相似文献
12.
随着能源需求的日益高涨,锂离子电池(LIB)在各个领域内的应用愈发广泛。为满足极端气候等特殊应用环境对储能器件的需求,LIB需拓宽其工作温度范围。从材料和电池结构角度详细总结了应用于低温条件LIB的最新研究进展。首先,分析了限制LIB低温性能的根本原因;然后,分别从电解液的研发与优化、电极材料的改性和开发、新型电池体系的开发、电池热管理系统(BTMS)设计4个方面归纳并讨论了在低温情况下改善LIB性能的途径和方法;最后,总结了低温LIB研究亟待解决的问题,并为新一代低温LIB的发展提出了可行的研究方向。 相似文献
13.
为提高磁悬浮控制敏感陀螺(MSCSG)对陀螺载体姿态的敏感精度,基于其洛伦兹力磁轴承(LFMB)的设计结构,提出了一种力矩器非圆性误差补偿方法。首先,针对一种新型双球形包络面转子MSCSG,介绍了MSCSG的结构特点与陀螺载体姿态角速度敏感原理,并分别建立了MSCSG力矩器半径误差模型、转子偏转干扰力矩模型与陀螺载体姿态角速度敏感误差模型。其次,通过实验测量了力矩器的圆度,通过MATLAB进行数据拟合得到了力矩器的非圆特性,采用勒让德多项式级数对力矩器非圆性进行了描述,并有效补偿了因力矩器非圆性误差导致的姿态角速度敏感误差。最后,对误差补偿效果进行了仿真验证,结果表明该补偿方法使陀螺载体姿态角速度敏感误差降低了83.5%。此外,本文方法还可以解决LFMB陀螺的相关共性问题。 相似文献
14.
15.
与传统的"刚性"机器人相比,基于仿生学启发的软体机器人由于其与生俱来的柔顺性和安全性受到广泛关注。然而,此类软体机器人驱动器的设计与控制目前仍缺少理论指导。针对这些问题,设计了一种由气压驱动的可实现弯曲运动的新型软体驱动器,在系统分析其结构和弯曲原理的基础上,利用几何方法和虚功原理建立了其数学模型,并且通过有限元模型和原理样机实验验证了数学模型的有效性,为软体机器人驱动器的优化设计和控制提供了依据。 相似文献
16.
17.
采用SSTk-ω二方程湍流模型,通过解耦求解雷诺平均N-S方程实现对巡飞器无舵偏情况下湍流流场的数值模拟。对巡飞器低雷诺数绕流流场进行了计算,分析了其在无舵偏情况下气动特性随迎角、侧滑角的变化情况。仿真结果表明,巡飞器采用充气式机翼后,具有很好的失速性能与较好的大迎角稳定性。 相似文献
18.
针对航天器姿态测量精度和带宽之间相互制约问题,提出一种基于磁悬浮陀螺的航天器姿态高精度、高带宽测量方法。根据刚体动力学和坐标变换原理建立磁悬浮转子径向转动合外力矩模型。在框架静止条件下,通过实时检测磁悬浮控制力矩陀螺(MSCMG)中的磁轴承电流、磁悬浮转子位移,计算出磁悬浮转子径向转动所受合外力矩以及磁悬浮转子径向偏转信息,间接得到航天器运动对磁悬浮转子径向转动作用力矩,进而求出航天器单轴姿态角速度和姿态角加速度。不同带宽下的仿真结果表明,本测量方法能同时检测出航天器单方向的姿态角速度和角加速度,并且满足高精度高带宽要求。 相似文献
19.
为探索射弹破岩方法,对一种截面为“风机叶片”式的异型弹芯的撞击原理进行了系统分析,在此基础上构建了其撞击过程的一维动力学响应模型,计算获得了该弹芯的运动变化特征参数,并讨论了关键结构参数对撞击特性的影响.结果表明:该弹芯撞击过程中头、尾速度之间为线性关系,近似满足伯努利方程;同时,减少头部内倾角,增加预制刻槽数目均有利于扩大对异型弹芯对岩体的横向破岩范围. 相似文献
20.
基于人工神经网络的柔性机翼挠度预测 总被引:1,自引:0,他引:1
为实现对承载后柔性机翼挠度的准确预测,在全面分析柔性机翼挠度的影响因素基础上,应用正交试验法确定的影响柔性机翼挠度的主要因子作为输入变量,挠度作为输出变量,以大量试验数据为训练样本,通过多次试取隐含层和各隐含单元,并选取trainlm作为最优训练函数,最终建立了预测柔性机翼挠度的BP(Back Propagation)人工神经网络模型.在此基础上,随机选取试验结果中的12组试验样本,连续进行10次挠度预测,预测结果和试验实测值最大相对误差和标准方差分别为4.481%,1.033 7.解析结果表明:柔性机翼挠度预测结果与实验值吻合的较好,建立的人工神经网络预测模型具有较高的预测精度. 相似文献