双喷管差动式小推力测量装置的设计与分析

为了研究喷管型面对小推力火箭发动机推力性能的影响,设计并建设了双喷管差动式小推力测量装置及其附属设备.在测量装置中,基准喷管和待测喷管同轴反向设置,通过测量结构应变来直接测量两个喷管的推力差.对测量装置进行了简化模型理论分析,导出其灵敏系数理论公式.依据该公式进行关键参数设计,确定合理的灵敏系数,指导试验系统设计,以保证测量精度.验证性试验表明测量装置可以测量牛级推力差,标定曲线线性较好,以基准喷管推力作为比较对象,推力差的相对扩展不确定度为0.5％.推力差与基准喷管推力的比值越小,以基准喷管推力为比较对象的相对测量不确定度越小.测量装置可以用于小推力火箭发动机喷管性能分析及优化的试验研究.     

基于民航气象数据库的预报业务系统开发

一、民航气象数据库系统简介民航气象数据库系统于2008年7月1日正式投入业务运行,该系统以民航华北气象中心为主节点,通过ATM网络与地区气象中心(6个)、空管分局站(37个)构建民航气象广域网络,来实现民航气象数据资料的共享与传递。     

射线计算机成像技术在发动机变壁厚产品检测中的试验研究

针对液体火箭发动机离心轮、涡轮静子等厚度变化大的复杂激光选区熔化成形（SLM）钢构件在常规X射线胶片照相检测（RT）时,由于胶片的宽容度低造成的检测覆盖率低,存在漏检质量隐患的问题,采用射线计算机成像技术（CR）对该类变截面厚度差在5～20 mm内的钢构件进行检测。结果表明,CR检测图像宽容度是胶片照相检测的3倍,检测覆盖率高;以离心轮线状缺陷CR检测为例,且通过CT和理化检测验证证明,CR检测具有与胶片照相检测基本一致的缺陷检测灵敏度、可靠性。     

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.      

星敏感器在轨光行差修正方法研究

星敏感器作为目前航天器中最重要的姿态测量敏感器,其精度直接影响航天器姿态测量精度,因此对其误差源进行分析和修正则尤为重要。提出了一种星敏感器在轨光行差修正方法,根据光行差产生的原理和特点,将星敏感器沿探测器X和Y方向产生的光行差误差角巧妙地转换为光行差误差四元数,并直接对输出四元数进行修正,从而为修正星敏感器光行差提供了一种方便简洁的方法。     

基于红外波段船载星光定向仪白昼恒星探测技术

摘要： 白昼恒星探测技术是船载星光定向仪海上应用的关键技术之一.本文基于实测星图给出白昼恒星探测技术的理论公式和实现方案.该技术针对实测红外星图中的背景噪声、伪星点、坏像素、对灰度背景的适应性问题,分别设计星图滤波算法、多帧伪星点剔除算法、坏像素索引表以及多梯度渐进积分时间调整算法.通过外场观星和组合导航实验验证该技术的有效性和精度.     

太阳质子事件中短期预报模型研究

太阳质子事件通量的预测对航天器抗辐射加固设计和航天员出舱活动具有非常重要的意义.针对一年以下的航天任务,利用经验统计方法,确认太阳活跃年和太阳平静年期间,1——365天不同时间段内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的太阳质子事件积分通量符合对数正态分布,且通量对数的标准偏差σ和期望值μ随任务期时间的变化满足对数函数形式.以此为基础,构建太阳质子通量的中短期预报模型.该模型能够针对太阳活跃年和太阳平静年,给出一定置信度下1——365天不同时间内 > 10MeV,> 30MeV和 > 60MeV的质子事件通量分布,从而为执行中短期航天任务提供太阳质子事件通量的预测,以规避不必要的风险.      

宇宙线变化特征在强地磁暴预报中的应用

利用宇宙线中子探测数据定性分析了地面宇宙线多台站之间的相互联系以及大磁暴与宇宙线之间的响应关系. 以Irkutsk和Oulu宇宙线台站为例, 运用小波去噪技术提高数据的稳定性. 结果表明, 相同世界时条件下, 两站宇宙线通量相关性在事件发生时较高; 而相同地方时条件下, 相关性则在平静期较高. 进一步采用相同地方时条件对不同宇宙线台站的通量在平静期和扰动期的相对变化进行分析, 选取2004年7月强地磁暴典型事例进行直观分析, 发现大地磁暴前Irkutsk和Oulu台站的宇宙线相对通量发生明显差异, 可以尝试作为强地磁暴宇宙线先兆特征. 通过对2001年3月至2005年5月的强磁暴和中强磁暴进行统计, 得到与强地磁暴相关的适当宇宙线相对差异阈值. 将得到的阈值对2005年9月至2011年12月所有强磁暴及中强磁暴进行验证, 总成功率达到87.5%, 误报率为35.7%, 结果较好.      

飞机发动机叶片缺陷的差激励涡流传感器检测

针对某型号飞机发动机涡轮叶片上预制的微裂纹缺陷进行了检测研究.基于涡流检测技术设计并研制了一种尺寸小、灵敏度高的差激励探头,应用有限元分析软件开展了叶片微裂纹缺陷仿真分析.为了实现叶片的自动高效检测,设计并采用数控多自由度扫查台来控制采集过程,实现了对叶片表面裂纹缺陷的快速扫查检测.采集信号经过信号调理电路,A/D转换后输入计算机,完成信号的保存、处理和输出.通过对比实验结果与仿真结果发现,研制的差激励式涡流传感器可以有效地实现对叶片类零件表面微裂纹位置的判定,对涡轮叶片类零件微缺陷早期诊断评估具有一定的现实和借鉴意义.      

基于Deform软件二次开发和BP神经网络的TA15多向锻造微观组织预报

通过热压缩实验构建了TA15合金的热变形真应力-应变曲线,以此为基础分别建立了合金双相区及单相区温度区间的热变形本构方程;基于热压缩试样动态再结晶的统计数据建立了TA15合金的动态再结晶模型。借助Deform提供的二次开发功能实现相关数学模型的程序化,制定正交实验方案,实现了TA15合金多向锻造变形的微观组织仿真。通过正交实验分析得出各项因子的影响对象及强弱差异,提出了双相区及单相区温度区间内的多向锻造最佳因子组合。建立了TA15合金多向锻造变形微观组织的BP （Back Propagation）神经网络预测模型,将预测结果与有限元仿真结果进行比较,结果表明两种方法的预测结果基本一致,但神经网络具备有限元仿真难以实现的良好细节预测能力,能更为细致地实现对微观组织分布状态的划分。