空间望远镜镜面温度分布测量方法探讨

文章通过对比分析,探讨了空间环境试验中空间望远镜镜面温度分布的精密测量方法,说明了使用红外热像仪进行精确测温的可行性,并且对模拟热流的太阳模拟器进行了简要数值分析.     

飞机发动机进气道前缘热气防冰器性能分析

飞机发动机防冰对飞行安全具有十分重要的意义,对于热气防冰系统,前缘防冰器的结构型式对防冰的效果影响很大.本文针对常见的周向及双蒙皮波纹板型弦向飞机发动机进气道热气防冰器进行了热分析,在此基础上对其传热性能及防冰表面温度场进行了比较,结果表明双蒙皮弦向防冰器的防冰效率较高;在通常情况下,周向防冰器也可达到防冰的目的,并且结构简单,因而更为实用.      

飞机天线罩结冰情况研究

针对某型电子侦察机天线罩,计算得出飞机在飞行过程中天线罩的结冰区、结冰量及其在结冰区内的分布,并利用冰风洞进行了模拟实验,为天线罩有效防冰提供了可靠的理论依据。     

航空发动机排气温度基线建模新方法研究

为实现航空发动机气路性能诊断与预测,提出一种基于堆叠降噪自编码器(Stacked de?noising auto encoder,SDAE)和支持向量回归(Support vector regression,SVR)相结合的航空发动机排气温度(Exhaust gas temperature,EGT)基线建模方法.以CF...     

分布式自动化测量系统的研制

近年来,计算机辅助测试系统(CAT)及单片微机的发展极为迅速,但当众多测试点分布在相距较远的不同房间、不同地区且被测参数的数据处理复杂时,欲同时进行多点的实时测量,上述两种系统的应用就受到限制。本文作者研制的分布式自动化测量系统以一台 IBM—PC 计算机为控制站,可对各测试站进行程控并能进行复杂的数据处理。控制站和测试站间可相互通信、信息共存、资源共享,亦可独立工作。本文从软件、硬件两个方面说明了该系统的设计原理与要点。     

纤维预制体渗透率测量技术研究进展

纤维预制体渗透率张量作为复合材料液体成型工艺过程中树脂流动数值模拟的决定性输入参数,与树脂流动以及最终成品质量密切相关,是实现复合材料高质量和大批量制造的关键。本文根据流动状态（饱和或非饱和）、流动维度和测量方向（面内或面外）将渗透率测量技术分类,论述了相应条件下的渗透率测量技术以及研究进展,总结归纳了非饱和流动中流动前沿实时监测技术,分析了造成渗透率测量结果分散性大的影响因素,并阐述解决办法,最后提出未来发展趋势。     

电机定子绕组端部建模方法对热流场仿真结果影响分析

电机温升是影响电机性能和运行可靠性的主要元素之一,温度校核已成为电机设计过程中的重要环节。目前大多采用电机三维温度场仿真方法,但是因电机端部绕组结构复杂,热流场耦合性强,对计算结果准确性影响较大。建立3种定子绕组端部建模简化方式,使用Fluent仿真软件平台对某感应电动机热流场进行了仿真计算及分析。结果表明,建模时可以将定子端部绕组简化为拉直向上弯折的二维结构,这种简化方式兼具建模时间短、仿真精度高等优点。所得结论对快速进行电机热流场仿真、缩短电机设计周期有一定的参考作用。     

航空航天用GH2132系列楔形螺纹托板螺母紧固件防松性能研究

针对GH2132材料托板螺母不同规格产品开展楔形螺纹的应用研究,研究了楔形螺纹结构对产品最小安装力矩、反复拆装振动、高低温交变处理环境相容性以及轴向载荷拉脱等性能的影响,找出了楔形螺纹产品安装力矩、预紧力、扭拉系数和振动松脱的关系。研究表明,GH2132材料托板螺母采用楔形螺纹结构的锁紧性能极高,耐反复拆装50次,在温度-196℃~100℃交变环境下松脱力矩不减,抗振动6万次,拉脱力值达到常规自锁产品的1.5倍。     

OH与CH2O双组分平面激光诱导荧光对旋流燃烧室火焰结构与脉动特征的研究

介绍了利用平面激光诱导荧光(PLIF)技术对航空发动机的旋流燃烧室模型在贫燃状态下工作特性的研究。通过对OH与CH2O双组分进行同步PLIF测量,获得了不同工况下燃烧室反应区以及预热区的瞬态结构信息。应用本征正交分解(POD)方法对OH PLIF的图像进行处理,得到了旋流火焰的主要脉动模态,并通过扩展本征正交分解(EPOD)方法计算出了相应POD模态的CH2O荧光信号分布。实验结果表明:随着燃烧室热功率的增大,火焰的整体结构、脉动模式均出现了明显的变化。在火焰高度增加的同时,轴向不稳定性逐渐增强,涡核旋进(PVC)的脉动特征相对减弱。在较大的热功率下,在燃烧室的外回流区(ERZ)出现未燃烧的燃料。      

基于深度学习的欧几里得嵌入的推荐算法

推荐系统为用户推荐用户可能感兴趣的物品，可以有效地减轻信息过载。基于欧几里得嵌入的协同过滤方法将用户和物品映射到统一的隐藏空间中，是构建推荐系统的重要方法之一。然而，传统的基于欧几里得嵌入的推荐方法仅考虑用户和物品隐藏特征向量之间低阶交互，不能有效建模现实世界中用户和物品的复杂交互行为。本文提出基于深度学习的欧几里得嵌入的协同过滤算法，利用深度学习技术学习用户和物品隐藏特征向量之间的高阶、非线性交互函数，建模用户和物品之间复杂交互行为。在真实数据集上的实验结果表明，基于深度学习的欧几里得嵌入的协同过滤算法性能优于传统协同过滤算法。