电子回旋共振等离子体推力器放电机理数值模拟研究

电子回旋共振等离子体推力器(ECRPT)是一种高比冲、高效率且结构简单的新型电磁式推力器。为了研究推力器的放电原理和工作机制,采用漂移-扩散流体模拟方法,仿真模拟了微波等离子体放电过程。仿真结果表明,电子数密度达到10~(16)~10~(17)m~(-3)数量级,氙气的电子数密度比氩气高50%;电子数密度、碰撞功率损耗均随着计算域内压强的增大而增大,电子温度随压强的增大而减小;电子数密度、碰撞功率损耗随着入射微波功率的增大而增大。在未来ECRPT的实际应用中,可以通过使用氙气,适当增大推力器腔内压强以及入射微波功率,使其具有最佳的推力、比冲和工作效率。     

弹丸速度对超爆轰冲压加速器性能影响

为研究超爆轰模态冲压加速器的推进性能，采用混合的Roe/HLL（Harten, Lax, Van Leer）格式，结合自适应网格加密技术(AMR )与沉浸边界法(IBM )，数值模拟了弹丸速度高于预混可燃气体C-J爆速的冲压加速器流场，揭示了弹丸速度对流场结构与推力的影响。结果表明当弹丸速度在一定范围时，斜爆轰波可驻定在弹丸肩部或头部，在弹丸尾部形成高压区加速弹丸，并且，斜爆轰波驻定在弹丸头部推力更高，稳定工作的速度范围 更宽 。     

管中激光加速器的推力形成过程

管中激光加速器是一种新型的激光推力器,弹射体在管道中被加速。利用光线追踪法,根据光线在网格中的传播路径信息,运用辐射输运方程,得到流场的能量源项;数值求解含能量源项的流体控制方程,对管道中等离子体流场激波的形成和演化过程进行了研究。模型能够模拟空气光学击穿、空气对激光能量的吸收、等离子体对激光的屏蔽作用和推力形成过程,通过计算得到冲量耦合系数为3.61×10-4N/MW,等离子体内能转化为流场动能的比例约为9%。     

MHD加速器模式磁控进气道的优化设计

为提高超燃冲压发动机进气道在非设计状态下的性能,对磁控进气道进行了研究。采用二维磁流体动力学(MHD)模型对加速器模式的磁控进气道进行了数值模拟和参数优化。分析了电磁作用使空气流率增加的原因,选取了一组优化的设计参数进行数值模拟,确定了磁流体关键参数与进气道主要性能参数的匹配原则。分析表明磁场的大小和方向以及电磁作用的位置对进气道性能有重要影响;唇口附近及上方的电磁作用对增加空气流率起到了关键的作用,磁流体加速器可以显著增加进气道的空气捕获率和压缩比,但由于不可逆效应总压恢复系数会减小。研究结果表明,当飞行马赫数小于设计马赫数时加速器模式的磁控进气道可以提高进气道的性能。     

人造黑洞的意义究竟在哪

在2008年4月初，二名美国科学家联名起诉欧洲核子研究中心，指控该机构正酝酿犯下毁灭地球罪。原因是欧洲核子研究中心的巨型粒子加速器一旦实施操作，可能产生黑洞或其他可能导致地球甚至是全宇宙毁灭的可怕事物。连协作该项目研究的美国联邦能源部和费米国家加速器实验室等一并成为被告。     

电子回旋共振离子推力器栅极光学系统的PIC/MCC模拟

为了寻求日益昂贵的电推力器工质氙气的替代品,探讨氩气作为电子回旋共振离子推力器工质的适用性,采用混合PIC方法模拟了氩等离子体在栅极光学系统中输运过程,分析了氩离子束流的聚焦效果、氩等离子体的空间分布和流动特性。结果表明:氩离子束流在已有栅极系统中具有良好的聚焦效果;束流中CEX离子仅占离子总数的万分之一,影响较小;氩气作为工质时,离子喷射速度为75km/s,加速栅极后回流速度为38km/s,与电动力学理论预估值一致。     

三维磁流体动力学管道流动加减速控制数值研究

阐述了磁流体动力学(MHD)控制流场作用机理.在小磁雷诺数条件下,运用数值模拟方法,对不同外加电磁场条件下三维MHD管道流动的流场情况进行研究,得出不同磁场、电场等MHD参数作用下MHD加速器的性能.对MHD加速器的应用前景进行了展望.计算结果显示,电场取6000V/m,磁场为0.92T 情况下,流场的加速性能可达13.46%,并且可以通过减小磁场或增大电场进一步提高加速性能;在仅添加0.92T磁场条件下,速度减速可达16.35%.     

电子回旋共振推力器放电室内磁场与微波电磁场分析

电子回旋共振推力器具有寿命长、比冲高、结构简单等特点,适宜用作深空探测器主推进装置.放电室是电子回旋共振推力器的关键部件,其作用是产生电子回旋共振等离子体.放电室内的磁场和微波电磁场分布对于推力器的可靠启动、稳定工作有着重要的影响.为此针对10cm推力器,采用大型有限元分析软件ANSYS建立了三种磁路模型,计算了放电室内的磁场分布,得出三种方案中电子回旋共振面的位置,分析放电室材料不同时磁场分布的变化;最后采用ANSYS有限元分析软件计算了放电室内的电磁场分布.结果表明,在电子回旋共振面上微波能量满足放电所需能量.计算结果可以为电子回旋共振推力器放电室的设计提供帮助.     

基于FPGA的红外目标识别神经网络加速器设计

在红外目标识别领域，基于卷积神经网络的深度学习算法的识别精度已远远超过了传统模式识别算法,但神经网络的实现需要庞大的计算和存储，难以在无人机等嵌入式平台上进行部署。针对此问题，将通道级量化策略和梯度的近似优化训练引入到了低比特神经网络模型的建立中，并提出了一种可充分利用硬件计算资源的FPGA加速器，其整体平均性能为65.6GOPS。与其他相关工作的对比表明，低比特量化方法及其FPGA加速器实现，可以为嵌入式红外目标识别系统提供一种能效高、识别精度高的解决方案。     

全国高校教学名师奖获得者——刘雨棣教授简介

刘雨棣,男,1957年11月出生,1982年7月毕业于西安矿业学院机电系电气自动化专业,1989年在日本住友重机械公司筑波辐照中心参加美国RDI公司电子加速器培训进修。曾担任西安航专电气工程系副主任、工业电气自动化教研室主任。现为西安航专电气工程系测控技术教研室教授,主要研究方