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991.
992.
针对微小卫星对遥感数据处理和传输载荷的小型化、智能化、功能综合、组网协同等全新需求,需要解决单板上flash、ddr等大量存储器类无铅BGA封装器件的双面贴装技术问题.采用Surface Evolver软件对SS面BGA焊点形态进行仿真,得到倒置焊球的焊点高度及球径等焊点形态信息,并得出焊点失稳状态的极限重力条件.通过对SS面BGA焊点进行金相分析验证仿真结果,并对经过温度循环和振动试验后的SS面BGA混装焊点进行金相分析和染色试验.研究结果表明,当焊球承重较小时,随着焊球承重的增加,焊点高度呈线性增加;当焊球承重较大时,随着焊球承重的继续增大,焊点高度增加的速率加大.焊球直径为0.47 mm的BGA焊点,承重极限在0.0335 g~0.0389 g之间,焊点表面张力远大于器件自身的重力;SS面BGA混装焊点通过了200个温度循环及力学振动试验的考核. 相似文献
993.
基于飞行状态造成的疲劳损伤,引入“影响因子”的概念,建立飞行状态时间比例改变对动部件使用费用影响的数学模型,分析各种飞行状态时间比例改变对动部件使用费用的影响程度。采用此模型对某型直升机的研究表明,计算得到的只有一个飞行状态时间比例主动改变和只有一个飞行状态时间比例未主动改变的影响因子可以定性和定量地分析飞行状态对使用费用的影响,在此型直升机所有的飞行状态巾只有两种飞行状态造成的使用费用在飞行状态时间比例变化0.1时变化超过0.01。 相似文献
994.
空间天线姿态调整过程中产生的微振动,对航天器指向精度和稳定性影响较大,因此其微振动分析与设计已成为高精度航天器设计的重要内容。基于Ansys软件和Admas软件,建立天线结构的多柔体系统动力学分析模型,分析典型驱动条件下天线结构的扰动力和扰动力矩,通过地面微振动物理试验,验证动力学分析方法的可靠性。基于天线多柔体系统动力学分析模型,探讨驱动模式、驱动转速对天线扰动力和扰动力矩的影响。结果表明:扰动力和力矩主要幅值集中在频率f=0~50 Hz的低频段;驱动模式和驱动转速对天线结构的扰动频率无明显影响,主要影响扰动力和扰动力矩的幅值;单轴驱动模式下,驱动转速n=0.2 °/s时,天线的扰动最剧烈;XY双轴同时驱动时,X轴和Y轴转动单元引起的天线扰动产生一定程度的叠加,天线结构的扰动更为剧烈,扰动力和扰动力矩变化较为复杂。研究工作可为空间天线的微振动抑振策略制定提供技术支持。 相似文献
995.
采用有限元分析软件ABAQUS分析弹性桅杆几何参数对其力学性能的影响,为离轨帆弹性桅杆设计提供一定的理论依据。结果表明:增加壳体厚度、保持弧长不变,减小曲率半径以及增大壳体截面圆心角都能有效提高离轨帆自动展开能力及弹性桅杆支撑刚度;弹性桅杆的弯曲内部应力只与材料属性、曲率半径、缠绕半径以及壳体厚度有关;曲率半径减小、壳体厚度增加都会增大弹性桅杆的弯曲内部应力,有可能会导致弹性桅杆在缠绕时发生塑性变形。因此,在对弹性桅杆设计时,需综合考虑弹性桅杆几何参数对其展开能力以及缠绕性能的影响。 相似文献
996.
近年来商业卫星产业发展迅速,从卫星物联网星座到高精度SAR成像,商业卫星的应用领域也越发丰富。区别于传统的大卫星,商业卫星主要集中在微纳、皮纳等卫星领域,最常见的为1U、3U、6U和12U等立方星。卫星平台的尺寸与载荷通信能力密切相关,微纳、皮纳等卫星平台由于尺寸较小,导致载荷通信能力严重不足。如何提升小卫星平台的通信能力,成为了商业卫星亟待解决的关键技术问题。薄膜天线具备可收纳展开特性,能够广泛应用于各种小卫星平台,在发射入轨前通过合理的收纳方式,收拢在小卫星平台尺寸内;在轨后,通过展开装置释放,形成较大辐射口径,有效提升卫星通信能力。由于薄膜厚度小(约0.1 mm左右),Q值很高,限制了天线的带宽特性,也不便于实现圆极化辐射特性。以柔性薄膜(厚度约0.1 mm)为基础,以常规微带贴片为单元,通过旋转布阵以及多次顺序旋转馈电使该薄膜天线具备较好的圆极化、宽带特性,天线阵面规模为16×8,天线驻波(VSWR≤2.0)和轴比(AR≤3.0 dB)带宽可分别达到约10 %和4 %,法向最大增益可达24 dB,显著提升了薄膜天线的工作带宽和辐射特性。 相似文献
997.
999.
键合金丝广泛应用于小型化星载装备多芯片组件中,而复杂的空间环境要求键合金丝具有良好的可键合性和应用可靠性。本文在深入分析星载多芯片组件应用需求和典型失效模式的基础上,构建了键合金丝应用评价体系,从材料基础性能、工艺适用性和应用可靠性三个方面对键合金丝的可用性进行了全面的评估。应用本文提出的评价体系,对某国产键合金丝进行了系统应用评价,各项测试表明国产键合金丝与拟替代的进口金丝基础性能指标、可键合性和键合可靠性均相当,且在高温下国产金丝键合强度退化慢于进口金丝,呈现了更优异的应用可靠性。 相似文献
1000.
针对在目标跟踪中单模型跟踪算法难以应对目标运动形式的变化,而多模型跟踪算法存在结构固定、跟踪精度被非匹配模型削弱且模型切换缓慢的矛盾,文章提出了一种基于人工神经网络的多模型目标跟踪算法。通过分析目标几种基本运动模式的轨迹特点,归纳出目标运动轨迹的特征向量。利用训练好的BP神经网络对滑窗里的轨迹段进行运动模型识别,按结果进行跟踪模型切换,达到使跟踪算法实时适应目标运动状态的目的。仿真结果证明了该算法的有效性,且与传统的多模型算法相比,具有结构更加简单、更强的灵活性和拓展性的特点。 相似文献