一种潜伏性无卤阻燃中温固化环氧树脂体系

选用双氰胺和UR500为固化体系,自制阻燃剂M,制备一种预浸料用潜伏性无卤阻燃中温固化环氧树脂体系。结果表明,该树脂体系室温下储存期超过30 d,固化后力学性能优良,拉伸性能可达66. 5MPa,弯曲强度可达133 MPa,冲击强度可达10. 7 kJ/m2,阻燃防火性能优异,氧指数高达33. 1%,垂直燃烧满足UL-V0级,且可离火自熄。扫描电镜和热分析的结果表明,该体系优异的阻燃性能主要源于其燃烧后所成碳层的隔热隔氧作用。     

电站铁磁构件早期损伤无损检测方法的研究

本文通过理论分析和实际检验，探讨了磁记忆检测地电站气轮机时片和高压缸体由应力集中引起的损伤区域进行预诊断的可靠性，并指出，该检测方法在电站实际工程检测中有良好的应用前景。     

数控展成电解加工中阴极——工件加工装置的优化选择

通过理论和实验，就数控展成电解加工过程中阴极－工件加工位置的优化选择展开了讨论，并提出了最佳加工位置的求解方法。     

通过平台载荷应用一体化技术创新实现微纳卫星精而强

近年来,随着微电子技术和信息领域的迅猛发展,国内外已相继研制发射数百颗微纳型技术试验卫星,并提出了众多微纳卫星创新应用概念,微纳卫星正面临从技术试验型向业务应用化发展的转折点。未来,基于微纳卫星大规模编队组网运行的信息获取和遥感大数据处理应用将成为卫星遥感系统技术发展的重要方向,也将成为高性能空天一体化组网监测系统的重要组成。目前,在科技部国家重点研发计划“地球观测与导航”专项支持下,航天东方红卫星有限公司牵头开展“面向遥感应用的微纳卫星平台载荷一体化技术”项目研究,联合15家单位形成“产学研用”多学科深度联合、理论研究与技术开发并重的优势组合,以推动我国微纳卫星技术快速发展,促进遥感微纳卫星技术应用。     

基于内嵌物理机理神经网络的热传导方程的正问题及逆问题求解

建立了一种基于内嵌物理机理神经网络(PINN)的热传导方程的正问题及逆问题求解方法.该方法利用自动微分技术将一维热传导方程嵌入到深度网络的损失函数中,通过以损失函数最小为目标来优化深度网络,求解一维热传导方程以及对方程中的未知导热系数进行辨识.随后,分析了基于PINN求解正问题的收敛精度以及参数辨识的鲁棒性,并得出以下结论:在给定网络结构的情况下,基于PINN求解一维热传导方程的收敛误差在样本点数较少时主要由采样误差主导,而当样本点数较多时,收敛误差由优化误差主导;由于损失函数中包含了方程相关的正则化项,以及采用了自动微分技术,因此,基于PINN的参数辨识方法噪声标签数据具有较强的鲁棒性.     

非线性热传导逆问题的表面热流辨识方法

当材料的热物性参数随温度变化时,其内部的热传导方程是一非线性偏微分方程,对应的热传导逆问题称为非线性热传导逆问题。本文建立了非线性热传导逆问题的两种表面热流辨识方法:顺序函数法和共轭梯度法,介绍了这两种辨识方法的基本思想和具体算法推导,并针对典型算例进行了仿真辨识,结果表明:两种辨识方法虽然在算法构造、计算效率方面存在一定的差异,但都能给出较好的辨识结果,并且算法受测量噪声的影响较小,具有较好的鲁棒性。     

k-ω SST两方程湍流模型中参数影响的初步分析

Menter的k-ωSST两方程湍流模型在流体力学计算中有良好表现。利用均匀试验设计方法对k-ωSST模型中八个参数在小攻角亚声速、跨声速和大攻角三种典型的翼型绕流流场计算中的影响规律进行了分析。分析结果表明在附着流中参数a1是对流场的影响最大的参数;而在分离流中,参数a1对流场的影响与湍流产生与耗散等项的作用相当,模型中的四个参数:σω2、β2、β*和a1的取值都会对计算结果有较大的影响。     

改性双氰胺研究进展

针对双氰胺固化温度较高、在环氧树脂中分散不均等缺点,综述了物理和化学改性方法对双氰胺固化反应活性和储存性能的影响,结合双氰胺的固化机理,分析了双氰胺的改性原理,展望了其未来的发展方向。     

人工智能与空气动力学结合的初步思考

以人工智能为核心的新一轮技术革命及产业变革正在影响着社会的各个领域,世界各航空航天大国均在人工智能与空气动力学的结合方面开展了许多有益的尝试与探索。本文回顾了人工智能技术的发展历程及现状,重点讨论了大数据时代背景下人工智能在风洞试验、数值计算和飞行试验等空气动力学研究的三大手段上的应用,详细分析了人工智能在辅助海量气动数据分析与知识发现上发挥的作用,探讨了人工智能在气动建模与先进飞行器设计中蕴藏的应用价值,并指出了人工智能与空气动力学相结合所带来的挑战。     

基于波门预估递推剔除大跳动星点快速求解姿态算法研究

考虑星敏感器对快速性、稳定性和高精度的需求,针对传统星敏感器软件在采集波门出现大跳动采集星点时而出现星跟踪失败和姿态四元数信息无法输出的缺点,对一种基于波门预估递推剔除大跳动星点快速求解姿态的方法进行了研究。根据四元数及姿态矩阵,采用基于距离的有效数据提取方法以剔除无效和跳变的星点数据;针对不同天区的不同星点运动幅度各异的特征,采用预估递推波门大小可根据不同星点确定各自的波门半径,以减少因波门半径产生的无法跟踪和波门多星识别失败现象。改进了波门参数设定,并对波门跟踪进行优化:根据算得的旋转角度与真实转过角度的差异剔除无效星点并进行更新,由更新后的旋转角和姿态四元数估计新的四元数。数学仿真结果表明:该法可有效减小星点大跳动对姿态求解的影响,提高星敏感器输出四元数姿态的精度。