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韩国官员6月7日声称,韩国已经与法国阿尔卡特航天公司签订了一项金额达1.48亿美元的合同。根据这项合同,阿尔卡特公司将帮助韩方制造韩国历史上的第1颗军用卫星—— 韩国卫星-5,韩国计划于2006年之前将其送入轨道。 据悉,韩国卫星-5将会帮助军方有效地收集东北亚地区的安全情报 相似文献
112.
高能束流加工技术重点实验室在京通过正式验收以中国航空工业总公司副总经理张彦仲为主任的13人验收委员会在六二五所对高能束流加工技术重点实验室进行了验收。经过充分讨论,验收委员会认为,高能束流加工技术重点实验室在原有设施基础上,通过自行研制和引进国外先进... 相似文献
113.
波浪前缘静子叶片对高速轴流风扇单音噪声的影响 总被引:1,自引:0,他引:1
航空发动机压气机噪声与大型风洞压缩机噪声问题日益凸显,相关研究机构迫切需求新的降噪手段以指导大型叶轮机械降噪设计。为了探索波浪前缘静子叶片在大型叶轮机械降噪中的应用前景,采用非定常雷诺平均Navier-Stoke(URANS)方程与FW-H方程混合方法对基准静子叶片和3种波浪前缘静子叶片的降噪效果进行了数值模拟,研究对象静子来流平均马赫数约为0.49,基于静子叶片弦长的雷诺数约为1 040 000。数值预测结果显示:波浪前缘静子叶片可以显著降低高速轴流风扇单音噪声,但会对风扇的气动性能产生少许不利影响;相较于基准静子叶片,3种波浪前缘静子叶片可以在1BPF时降低风扇入口声功率级0.97~1.5 dB,2BPF时降低风扇入口声功率级2.89~4.9 dB,3BPF时降低风扇入口声功率级3.32~4.72 dB;同时,总压比降低0.1%~0.8%,等熵效率降低0.1%~0.3%。进一步研究表明:不同频率下声源振幅和相位关系是风扇单音噪声强度的主要影响因素,总的来说,幅值的增加会降低声源强度,然而通过改变声源相位关系的降噪方式则需要兼顾径向模态与波长两个方面。 相似文献
114.
针对单级轴流风扇单音噪声的声模态与声功率(PWL)预测,基于早期的二维叶栅噪声解析预测模型,开发了改进的三维单级风扇噪声解析预测模型。主要目的是可以通过该预测方法快速、准确地给出声场信息以优化风扇设计方案。该模型由模拟转子粘性尾迹,求解静子表面非定常载荷以及模拟管道噪声传播三个部分组成,并采用单级轴流风扇噪声试验数据对该解析预测模型的结果进行了验证。与试验数据相比较,该解析预测模型1BPF单音噪声预测结果误差1.5dB,2BPF单音噪声预测结果误差5dB,同时给出了合理的周向与径向模态声场模拟结果。与传统的叶轮机噪声解析预测模型相比,该方法不仅考虑了三维几何,还可以模拟出管道内的声场结构,计算方法更为合理,噪声预测结果也更为可靠,具有很好的工程应用价值。 相似文献
115.
116.
117.
大幅运动复杂构形扑翼动态网格生成的一种新方法 总被引:3,自引:0,他引:3
基于Delaunay图映射的动态网格生成方法无需迭代计算,效率高,稳定性好。但对大幅运动复杂构形的动边界问题,背景图容易交叉,重新生成背景图和重新定位网格点信息不仅费时而且会导致网格质量的严重下降。提出一种双重Delaunay图映射的动网格生成方法,通过在初始背景图中添加辅助点,生成虚实两种背景图和虚实两种映射关系。分别根据虚映射关系和虚背景图、实映射关系和实背景图,移动辅助点和网格点。几个复杂构形的扑翼算例表明,双重图映射方法多付出极少的内存代价即可避免背景图交叉引起的问题,提高了动网格生成的效率和质量,增强了处理大变形复杂动边界问题的强健性。 相似文献
118.
为了使交叉双旋翼无人直升机在全球定位系统(Global positioning system, GPS)信号不稳定的情况下实现对目标的视觉跟踪,设计了一种交叉双旋翼无人直升机视觉跟踪控制系统。首先,设计了一种视觉模块,对跟踪目标进行图像处理,利用基于方向性快速的特征点检测和旋转BRIEF(Oriented FAST and rotated BRIEF,ORB)描述子特征匹配和矩形检测,获取跟踪目标的中心点像素坐标,通过相机模型和旋转矩阵解算出跟踪目标的中心点实际位置。然后,设计了一种跟踪控制模块,采用串级比例积分微分(Proportional-integral-derivative,PID)加前馈的控制结构,为了限制极限位置和最大加速度,位置控制中采用平方根控制器,姿态控制中设计了一种交叉双旋翼姿态控制机构。之后,通过飞控地面站搭建仿真环境,对添加视觉模块的飞行控制系统进行仿真验证,结果表明,无人直升机可以很好地跟踪到视觉模块输出的期望位置。最后,进行实验验证,在设定最大飞行速度为1 m/s的条件下,姿态角最大为8°左右,位置与期望位置之间的误差最大为0.08 m,可以实现交叉双旋翼无... 相似文献
119.
120.
动量轮是卫星姿态控制系统的关键部件,其可靠性直接关系到整星寿命与安全。作为动量轮的核心组件,轴承易于发生故障,且独特结构和复杂运行环境导致监测信号信噪比低,早期故障诊断困难。针对这种情况,对变分模态分解和峭度熵结合的特征提取方法进行研究,获得动量轮轴承监测信号中的微弱故障特征,并建立特征向量。引入分层极限学习机,对结构和编码方法进行优化后用于轴承故障的识别。最后,将提出的方法用于实际故障的诊断,并通过与传统ELM方法比较,得出提出的方法在动量轮轴承故障诊断中具有更高的诊断精度,达到98.5%。 相似文献