低温推进剂空间管理技术研究进展与展望

本文介绍了低温推进剂的性能优势与空间管理挑战，梳理了低温流体空间管理(CFM)技术特征及其研究现状，建议按照重力依赖型与重力无关型分类开展技术成熟度提升研究。调研了美国逾半个世纪的CFM技术搭载实验研究历程，分析了各类平台的工作特性与性能优势。基于我国航天发展现状与未来需求，探析了我国开展CFM技术攻关、飞行搭载实验的可行方案。建议在我国载人空间站规划舱内低温技术实验柜与舱外暴露平台实验模块，加速我国CFM技术向工程应用的转化。     

液氮贮箱自增压实验与数值仿真

为研究低温推进剂在常温下的自增压过程，设计了以液氮为模拟介质可视化低温玻璃贮箱自增压实验系统，研究了自增压过程压力和温度的变化规律及体积充填率对压力和温度变化的影响。实验结果表明：气枕区和液体区存在显著的轴向温度分层，液体区温度的上升速率低于压力引起饱和温度的上升速率。压力上升分为有典型意义的三段：初始段、过渡段和稳定段，稳定段的压力上升速率随体积充填率增加而增加。液体区的对流运动在自增压过程受到抑制，气液界面逐渐进入准静止状态。并以实验测得温度作为边界条件，采用流体体积（VOF）模型对整个自增压过程进行了175 s的数值仿真。仿真得到的压力曲线变化规律与实验结果基本一致，稳定段的压力上升速率是实验值的1.58倍。本文得到的自增压物理参数变化规律，为低温推进剂的贮存和贮箱的热防护设计提供参考。     

近临界区液氮低速喷射特性研究

针对低温推进剂在超临界环境中的喷射特性,以液氮为模拟介质,基于SRK状态方程和LES模拟方法开展数值计算研究,获得了4MPa压力下液氮跨临界射流的形态特征,射流密度分布规律与试验结果吻合良好。计算结果表明：在临界点附近,液氮射流表面会形成高比热容屏障,抑制射流内部流体温度升高,从而维持射流核心区稳定;核心区射流表面涡的形成和发展由斜压效应主导,随着射流向下游发展,斜压效应、体积膨胀和粘性效应三者对涡量输运的贡献趋于同一水平;液氮射流破碎后形成并维持大的“高密度块”形态,随着温度升高,密度块逐渐扩散消失。     

钛合金TC4的超硬磨料柔性抛光轮数控抛光试验研究

航空发动机叶片钛合金材料在数控磨抛加工中容易发生烧伤及黏附现象,针对常用的TC4材料开展了超硬磨料柔性抛光轮数控抛光试验研究。分析了超硬磨料柔性抛光轮抛光参数中转速、进给速度、预压量及行距对抛光去除深度及抛光后试件表面粗糙度的影响规律并通过正交试验分析了各抛光参数影响的主次关系。确认了钛合金试件抛光表面黏附物质成分,并同时分析了表面黏附物的形成原理。给出了TC4钛合金材料在超硬磨料柔性抛光轮数控抛光过程中工艺参数的选择策略,为TC4材料的航空发动机叶片和整体叶盘在超硬磨料柔性抛光轮数控抛光过程中提供理论依据和技术基础。     

低温渗硼层性能研究

通过磨损试验、脆性试验和阳极极化曲线的测试,研究了低温渗硼对钢渗硼层耐磨性、脆性和耐蚀性的影响。结果表明：低温渗硼层的耐磨性和耐蚀性较高温渗硼层的有所提高,而其脆性却有所降低。     

超精密加工中研抛分布力测量方法的探讨

在研磨盘的不同位置打深盲孔,近于贯穿,仅留下薄薄一圆形平膜片,作为抛光法向压力的敏感元件。此圆平膜片半径,厚度由位移敏感元件灵敏度及抛光所容许的外扰（对实际工作状态影响足够小）决定。在此孔中安置光纤位移传感器测量圆平膜片的变形位移,就可解算出抛光时研磨盘的局部压力。信号调制后通过多路遥测装置或电刷滑环等集流器将信号引出。     

散粒磨粒抛光运动轨迹的仿真与合理参数的选择

通过计算机模拟出磨粒的运动轨迹,从而得出影响抛光质量的因素,并提出了合理的抛光运动参数。     

低温阀在液体火箭发动机试验中的应用

介绍了低温阀在国内外液体火箭发动机试验中的应用情况,分析了我国低温阀在航天领域的研究现状,提出了低温阀的研究方向.     

石英玻璃的等离子体抛光技术研究现状

具有耐腐蚀、热膨胀系数低等诸多优良物理化学特性的石英玻璃在高性能光学系统中被广泛使用。要求元件达到纳米级别的表面粗糙度,而且没有损伤层和残余应力,因此精加工之后的超精密抛光工序尤为重要。本文介绍了气囊、磁流变、弹性发射、离子束等几种石英玻璃的精密抛光方法,侧重阐述了国内外等离子体的抛光技术,包括等离子体辅助化学刻蚀、等离子体喷射加工、等离子化学蒸发加工研究进展及取得的成果;且对等离子体的未来发展进行概述。     

低温推进剂加注液位信号智能处理技术研究

低温加注系统是运载火箭发射场地面支持设备的重要组成部分,包括低温介质的储存、运输、供给、控制以及安全等内容。由于低温推进剂本身存在低温沸腾、易挥发的特性,其加注过程十分复杂,为满足新一代运载火箭推进剂精准的加注要求,需要实时准确监测加注过程中贮箱内的液位高度。本文针对火箭地面加注过程的液位信号数据,对其三角波电压和线性波电压的特征进行分析、提取,基于BP（Back Propagation,反向传播）神经网络算法完成对不同加注状态的识别检测,并应用于传感器节数判别,优化了液位计算算法,降低了节数人为干预需求,提高了液位测量准确性。经实验测试验证,该方法可有效识别低温加注状态,识别准确率达到90%以上,用于液位信号处理中可显著提升液位高度计算的准确性。