舰载航空装备修理级别分析

修理级别分析(LORA)是装备保障性分析工作的重要内容。在总结现有研究成果和经验的基础上,结合某舰载航空装备维修保障实际,提出了基于因素分析法的修理级别综合分析方法。基于单因素给出了经济性和非经济性分析方法和模型。基于多因素方法给出了扩展LORA-BR模型和模糊层次分析法(FAHP)模型。最后,以多因素FAHP方法进行了实例分析。为舰载航空装备修理级别分析进行了有益探索。     

大规格TA7ELI冷氦气瓶半球等温冲压工艺北大核心CSCD

对未来运载火箭用大直径TA7ELI钛合金冷氦气瓶半球的等温冲压工艺进行了研究。采用有限元分析软件对半球等温冲压过程进行了数值模拟并开展了成形试验验证,同时结合成形前后材料显微组织、力学性能的变化,进一步分析了工艺过程对材料性能的影响规律。研究结果表明,等温冲压过程中材料的应力应变由芯部逐渐扩展到边缘,成形进程达到中后期时载荷最大,成形后半球壁厚最薄位置在球底中心边缘处。等温冲压后TA7ELI材料的组织形态和尺寸变化较小,且半球各处室温和20 K下的强度与成形前相比基本一致,成形后材料的室温延伸率均有所提高,20 K下球底处材料的延伸率有所降低但仍满足要求。     

空间站梦天实验舱总体设计与技术特点

作为空间站主要舱段之一，梦天实验舱主要为各类舱内外载荷的在轨试验提供支持，具有特有的载荷货物进出舱支持和微小飞行器在轨释放支持能力，可全面提升空间站的综合应用效益。梦天实验舱2022年10月31日入轨，入轨后完成了初始状态设置、在轨测试和多次货物进出舱任务，各项功能正常，各项指标均满足要求。回顾梦天实验舱研制历程，概述梦天实验舱总体方案，总结其主要技术特点及创新点，介绍在轨测试及运行情况。     

低前挡板型小尺寸刷式封严泄漏特性的试验

对间隙、过渡、过盈3种配合状态的低前挡板型小尺寸刷式封严的转子轴心轨迹和泄漏特性进行了实验研究.转子的轴心位移采用电涡流传感器进行测量，其测量结果表明:压差小于0.4MPa时，转子轴心位移随压差的增大略有减小；当压差达到0.4MPa后，其轴心位移范围不再随压差而变化；在不考虑磨损的情况下轴心位移对不同配合状态的封严泄漏特性基本没有影响.由此确保了封严试验台的安全性和有效性.在此基础上，试验研究了转子转速、上下游压差以及封严间隙对泄漏特性的影响.结果表明:泄漏系数随转速增加略有减小；间隙配合下有明显的滞后，过盈配合下滞后不明显；磨损对泄漏的影响在过盈配合下比较显著；间隙配合下压差在0.1～0.2MPa泄漏系数随压差的升高而增大，压差为0.3MPa时泄漏系数降低，0.3MPa以后泄漏系数变化趋于稳定；过盈配合下泄漏系数随压差的升高总体呈增大趋势，压差在0.3～0.5MPa时增大的趋势较小，泄漏系数较为稳定.      

编织复合材料在高温热结构中的应用

通过对使用2.5D编织工艺生产的复合材料发动机支撑结构的高温热传导分析,得到了薄壁回转体构件承受高温作用后的传导特性;通过地面富氧状态下的考核试验,验证了该结构能够满足壁面950℃高温长时间使用要求;有限元分析与考核试验结果一致,验证了有限元计算的正确性和地面试验各项热流补偿参数的合理性,对此类产品在工程应用中的分析与预示具有很强的指导意义。     

部件冷却对二元俯仰矢量排气系统红外特征抑制实验

实验测试了采用中心锥气膜冷却和喷管冲击-气膜冷却的二元俯仰（2D-CD）矢量排气系统，在几何偏转0，10，20°三种角度下，壁面温度和红外辐射特征分布，并与未冷却状态进行了对比分析。结果表明:前密后疏的气膜孔排布形式可有效减小热侧面高温区域大小。中心锥冷却时，密流比为0.8条件下壁面冷却效率达45%~63%，排气系统尾向±10°范围内红外辐射强度下降20%；但是由于冷气流注入，导致下游壁面（隔热屏、喷管）温度升高，在30°探测方向上红外辐射强度上升15%。喷管冷却时，收敛段（密流比为0.25）冷却效率达19%~33%，扩张段（密流比为0.65）冷却效率达75.5%~83.5%，侧壁段（密流比为0.65）冷却效率达78%~90%，导致在排气系统尾向15°~75°范围内，红外辐射强度下降30%以上，最大降幅达80%（几何偏转20°，宽边探测面30°探测方向）。      

基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测

深度学习为遥感领域诸多应用提供了重要的技术支撑,光学遥感图像的舰船目标检测对国防侦察和预警具有重要意义。真实场景中的舰船往往呈不同方向任意排列,且小目标的占比大,经典的深度学习目标检测算法在这种复杂条件下精度低、易漏检。为此,本文设计了基于注意力机制特征重建网络的舰船目标检测算法。首先,通过引入注意力机制对多尺度特征融合网络模型进行训练,以高召回率产生水平锚框;然后,旋转锚框以缓解密集排列目标引起的噪声问题,并利用特征重建模块来缓解特征不对齐的问题,实现模型精炼。在HRSC2016和DOTA数据集上的测试结果表明:舰船目标检测平均精度分别达到90.20和87.52,相比经典的深度学习目标检测算法得到了有效提升,并在模拟星载嵌入式智能图像处理平台上验证了算法在轨应用的可行性。