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11.
传统弹载电液伺服系统的液压能源采用有刷直流电机驱动恒压变量泵的方式,泵源压力在导弹飞行过程中设定值恒定,但在平飞段过程长、负载小,对能源压力需求低,造成弹上能源总利用率不高的问题,提出无刷直流电机驱动小排量液压泵的压力控制泵源的设计,在低气动负载阶段适当降低系统压力,进而降低节流损失与泄漏量,提高能量利用率。分析了变转速定量泵的流量压力特性曲线,通过建立基于变转速压力控制泵源的位置电液伺服系统数学模型与仿真模型,分析了变转速定量泵压力控制系统在典型工况下的位置跟踪、系统压力变化与能量利用效率,验证了压力控制系统能够在导弹平飞段保证位置伺服系统跟踪正常的前提下,能有效提高系统效率,证明了变转速定量泵压力控制系统的有效性与可行性。  相似文献   
12.
一种电离层TEC格点预测模型   总被引:1,自引:1,他引:0  
基于分析时间序列数据的门限控制单元(GRU)神经网络模型,利用电离层TEC网格点历史数据、太阳活动指数、地磁活动指数作为预测因子,提出一种高精度电离层TEC格点预测模型.对全球60个网格点的数据进行了模型预测和对比实验,得到北半球平均相对精度的均值为83.96%,高于南半球的73.60%,表明预测模型在北半球的适应性更好,且中低纬地区的适应性优于高纬地区;预测模型在磁扰动期的平均相对精度的均值比磁平静期平均相对精度的均值高,约1.95%;与基于递归神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)和双向长短时记忆网络(Bi-LSTM)的电离层TEC单站预测模型相比,本文预测模型的均方根误差(RMSE)平均为原来的80.8%.   相似文献   
13.
联邦学习是一种新型的分布式学习框架,它允许在多个参与者之间共享训练数据而不会泄露其数据隐私。但是这种新颖的学习机制仍然可能受到来自各种攻击者的前所未有的安全和隐私威胁。本文主要探讨联邦学习在安全和隐私方面面临的挑战。首先,本文介绍了联邦学习的基本概念和威胁模型,有助于理解其面临的攻击。其次,本文总结了由内部恶意实体发起的3种攻击类型,同时分析了联邦学习体系结构的安全漏洞和隐私漏洞。然后从差分隐私、同态密码系统和安全多方聚合等方面研究了目前最先进的防御方案。最后通过对这些解决方案的总结和比较,进一步讨论了该领域未来的发展方向。  相似文献   
14.
15.
16.
17.
分别运用SST(Shear Stress Transport)、SST-SAS(Scale-Adaptive Simulation)、两种变fk(模化湍动能的比例)函数的SST-PANS(Partially Averaged Navier-Stokes)湍流模型对Re=3900的圆柱绕流进行了数值研究,重点从湍流结构捕捉、气动力计算、涡黏性控制等方面,比较了SAS与PANS两类RANS/LES混合模型的计算能力,并通过不同网格计算分析了模型的网格敏感性。数值结果表明:SAS及两种变fk方法的PANS模型均具有求解小尺度涡运动的能力,并能较好地反映出绕流尾迹的三维非定常特性,同时PANS模型能捕捉到更多的非定常结构;SAS模型中自适应尺度Lvk立足于当地流动,对网格依赖较小,计算的湍动粘度分布更合理,能够更好地计算剪切层及回流区;两种PANS模型网格独立性较差,出现了雷诺应力不足的现象;类DES可变fk函数构造相对简单,所得fk分布更准确,使用tanh函数计算的尾迹区fk值偏低,对流场调控能力稍差。  相似文献   
18.
19.
retro-GEO是指逆行(retrograde)地球静止轨道(geostationary Earth orbit, GEO),该轨道与GEO轨道高度相同或相近,但倾角为180°,安装在retro-GEO卫星上的巡视器可每12h对GEO带空间资产附近碎片环境安全预警。直接西向发射retro-GEO卫星存在地面测控和发射能耗较大的困难。基于平面四体模型,为降低设计变量敏感性,以近月点参数为设计变量,建立了部署retro-GEO巡视器的月球借力飞行轨道设计模型,利用轨道动力学模型延拓策略,得到该类轨道绕月后返回地球飞行时长只能约为114.79h,该结论可用于求解该类轨道高精度轨道动力学模型解。  相似文献   
20.
随着空间站等航天工程的推进,大功率、长寿命(低轨15年)、高可靠的滚环电传输技术需求日益紧迫。针对滚环摩擦副的结构设计,建立了滚环摩擦副的运动学模型。根据运动学模型确定了滚环摩擦副结构,并采用ADAMS软件仿真验证了摩擦副的纯滚动及运动自适应性;理论分析了摩擦副的接触电阻和疲劳寿命,对柔性环的循环应力进行了FEM仿真;开展了单环3kW大功率滚环样机1.5×105转的寿命试验验证。结果表明:在单环传输功率提高为滑环6倍的前提下,寿命周期内滚环单环的接触电阻及其波动值均小于1mΩ,研究结果可为空间大功率长寿命滚环的设计提供参考。  相似文献   
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