空间液滴蒸发实验中液滴图像的无损压缩算法

为了提高空间液滴蒸发实验中图像无损压缩率, 根据连续采集到的液滴图像之间相关性很大的特点, 提出了一种基于JPEG-LS和帧间预测误差编码的图像序列无损压缩算法. 该算法对图像序列第一帧采用JPEG-LS算法编码, 对帧间预测误差帧进行Golomb编码, 从而实现对连续采集到的液滴图像序列进行无损压缩. 实验结果表明, 该算法比单纯采用JPEG-LS算法的压缩率有明显提高, 编解码过程更简单, 编码需要时间更少.      

转子叶片加工误差对1.5级跨声速压气机气动性能的影响

压气机叶片加工误差不可避免,将在一定程度上影响压气机的气动性能。为研究叶片加工误差对跨声速压气机气动性能的影响,以燃气轮机进口1.5级跨声速压气机为对象,通过三坐标测量跨声速转子叶片叶型数据,获得了加工误差分布特征;针对实测转子叶片,采用三维CFD数值模拟方法,研究了轮廓度、位置度和扭转角综合误差对压气机转子和级特性线和流场参数的影响;针对转子叶型以轮廓度超差为主的特点,采用S2流面通流计算方法,在设计流量点研究了由轮廓度误差引起的转子叶型最大厚度变化对压气机转子和级性能的影响。结果表明,转子叶片加工误差对压气机堵塞流量、全流量范围内转子和级的压比和效率均有影响,同时改变转静子叶片排出口气流参数的径向分布规律,主要原因为激波位置和强度的变化;在设计流量点,转子和级的压比和效率的变化与最大厚度变化呈负相关趋势,厚度偏差越大性能变化幅度越大;对转子叶片,来流相对马赫数随叶片高度增加而增大,性能对叶型几何误差的敏感性增强,综合压比和效率的变化,中上部叶高范围的轮廓度公差要求应更严格。     

ZnO/SBA-15无机热控涂层填料及涂层性能

开展高紫外-可见-近红外反射能力热控填料的制备,研制新型低吸收比(α_S)高发射率(ε_H)无机热控涂层。以自制SBA-15和ZnO前驱体为原料通过溶剂热浸渍和高温煅烧法制备ZnO/SBA-15填料,然后与硅酸钾(K_2SiO_3)制备无机热控涂层;采用SAXD、XRD、SEM、太阳反射光谱分析填料和涂层的性能。结果显示采用硝酸锌作为前驱体、m(ZnO)∶m(SBA-15)=3∶7、950℃下烧结3 h可以得到高紫外-可见-近红外反射能力的填料;ZnO/SBA-15/K_2SiO_3无机涂层的α_S为0.09,ε_H为0.91,涂层结合力等级为1级,经过100次-196～100℃热循环实验后,涂层无脱落和开裂现象。SBA-15改性ZnO可以获得具有高紫外反射率和低α_S的热控填料,ZnO/SBA-15填料制备的无机热控涂层同样具备高紫外反射率、低α_S和高ε_H,可以满足航天器高效散热的需求,应用前景良好。     

航天器太阳电池阵驱动装置的新进展

通常长寿命三轴稳定卫星都采用帆板式太阳电池阵进行能源供应,并使用太阳电池阵驱动装置使电池阵对日定向。国际上从20世纪60年代开始,不断开发研制太阳电池阵驱动装置,以满足在大功率、小型化、适应恶劣环境等方面的特殊需求,经过几代的发展,取得了长足的进步。根据国内收集的相关信息和资料,通过介绍国际该领域的发展及对应需求的典型产品,尝试分析该领域中相应的应用、研究的重点及发展的方向。     

动力涡轮导叶可调的三轴式船用燃气轮机动态实时仿真

鉴于传统的燃气轮机建模方法用于动力涡轮导叶可调的三轴式船用燃气轮机动态实时仿真时具有一定局限性,提出了一种新型的基于径向基函数(Radical basis function,RBF)的神经网络与部件法(Component modeling method,CMM)的复合建模方法 (HMRC)。该方法针对该型燃气轮机的结构和总体性能特点,合理地选取了样本点以减小样本规模。通过神经网络与部件法分别计算燃气发生器与动力涡轮相关参数,采用MATLAB/SIMULINK仿真软件建立实时仿真模型。与传统的部件法建立起来的仿真模型对比,新方法计算结果与部件法吻合度高,误差低于1%,同时模型的实时性得到了大幅提升,计算速度约为部件法的7倍。     

磁层顶通量传输事件轴向统计分析

磁层顶通量传输事件（Flux Transfer Event,FTE）与磁重联相关,其典型特征为磁场法向分量的双极变化.在不同FTE模型里,FTE结构可能为重联的通量管、由多X线重联形成的闭合磁通量绳或者由单X线重联形成的开放磁场环,从而在磁层顶有不同的整体位形.使用一种新的轴向分析方法,对Cluster在一个向阳面磁层顶穿越季观测到的505个FTE进行统计研究.结果表明:在磁层顶中低纬度的侧翼,大多数FTE轴向均为沿磁层磁力线方向即南北方向,少数FTE轴向沿着不同于磁层磁力线方向的东西方向;在高纬磁层顶,大多数FTE轴向沿东西方向,少数FTE轴向沿着磁层磁力线方向即南北方向.这些统计特征有助于重新认识FTE的全球形态.      

基于深度学习递归神经网络的电离层总电子含量经验预报模型

利用行星际太阳风参数与太阳活动指数、地磁活动指数、电离层总电子含量格点化地图数据,首次基于一种能处理时间序列的深度学习递归神经网络（Recurrent Neural Network,RNN）,建立提前24h的单站电离层TEC预报模型.对北京站（40°N,115°E）的预测结果显示,RNN对扰动电离层的预测误差低于反向传播神经网络（Back Propagation Neural Network,BPNN）0.49～1.46TECU,将太阳风参数加入预报因子模型后对电离层正暴预测准确率的提升可达16.8%.RNN对2001和2015年31个强电离层暴预报的均方根误差比BPNN低0.2TECU,将太阳风参数加入RNN模型可使31个事件的平均预报误差降低0.36～0.47TECU.研究结果表明深度递归神经网络比BPNN更适用于电离层TEC的短期预报,且在预报因子中加入太阳风数据对电离层正暴的预报效果有明显改善.      

北京上空下三角钾层的激光雷达观测与研究

利用2010年11月至2011年10月和2013年5月至2014年4月两年的观测数据发现一种特殊的钾层,称其为下三角钾层.下三角钾层的峰值密度随时间逐渐增加,峰值密度所在高度不断降低,钾原子浓度随高度的升高先迅速增加,然后又缓慢减少.当下三角钾层出现时,90km以下的柱密度显著增加,而90km以上的柱密度变化不大,导致钾层总的柱密度明显增加.一月是下三角钾层出现时长最多且出现率最高的月份,这可能与大气半日潮汐的季节变化有关.下三角钾层的频繁出现使钾层一月份的柱密度和峰值密度分别增加15.7%和12.9%,而质心高度却降低0.18km.将下三角钾层与同时同地观测的钠层进行比较,结果显示当钾原子浓度增加时,钠原子浓度却变化不大.假设不存在特殊的源注入,结合钾层模型与钠层模型中的化学反应及其相应的化学反应速率,可以推测下三角钾层中增加的钾原子主要来自KO₂,部分来自KOH.      

TIMED/SABER与AURA/MLS临近空间探测温度数据比较

利用AURA/MLS数据（V4.2）和TIMED/SABER数据（V2.0）对20~92km高度的大气温度进行比较分析,计算AURA/MLS数据与TIMED/SABER数据的温度绝对偏差,并分析平均温度偏差在不同季节中随经度、纬度和高度的变化特征.结果表明:20~80km高度的平均温度偏差在±6K以内,相对偏差在3%以内;80~90km高度平均温度偏差减小至-10K以下,相对偏差在9%以内.中低纬度地区平均温度偏差廓线的变化趋势一致,从20km高度的-3K左右的负偏差逐渐增加,在45~50km高度的平流层顶处有较明显的3K左右的正偏差峰值.平均温度偏差随纬度变化明显,随经度变化很小.研究结果可为卫星数据的应用提供参考依据.      

微重力燃烧实验系统多功能支撑平板结构设计

微重力燃烧实验柜安装在载人空间站内,其用途是为研究燃烧提供良好的微重力环境,因而对燃烧理论和模型发展、空天推进动力技术突破、空间防火安全设计等具有重要价值.多功能支撑平板是燃烧实验系统中固定各种光学诊断设备、燃烧室以及辅助类组件的关键支撑结构.在考虑重量和尺寸约束的条件下,平板需保证足够的刚度和安装空间.通过分体式结构设计,使平板在满足安装空间需求的同时能够顺利通过舱门;通过有限元模态分析及优化设计,使平板在满足重量约束的条件下具有足够的刚度.