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石蜡燃料具有高退移速率和低成本的特性,是理想的固液混合推进剂燃料。为了研究不同石蜡燃料的性质对燃烧性能的影响规律,针对54#,58#,62#和66#4种粗晶石蜡和58#,60#,70#和90#4种微晶石蜡开展了粘度分析和TG-DSC热分析,并利用高速摄影法测试了8种石蜡在氧气流中的燃烧性能。研究结果表明:8种石蜡燃料的退移速率与氧气质量密流之间均满足幂函数关系,幂函数系数分别为0.0521±0.0012,0.0479±0.0008,0.0444±0.0010,0.0394±0.0007,0.0459±0.0009,0.0411±0.0008,0.0385±0.0011和0.0247±0.0007。石蜡的燃烧特性受粘度和熔点的影响很大,熔点越高,其退移速率越低;石蜡熔化液体的粘度越低,其退移速率越高。8种石蜡燃料的平均退移速率分别比HTPB燃料的退移速率高196%,171%,159%,141%,156%,146%,125%和48%。 相似文献
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为了研究添加不同质量分数的镁粉对端羟基聚丁二烯(HTPB)混合推进燃料燃烧性能的影响,针对含质量分数为5%,10%和15%的20μm粒径镁粉的三种HTPB配方燃料开展了热重-差热(TGDSC)分析,并且利用高速摄影法在1MPa下测试了这三种配方燃料在气态氧气流(GOX)中的燃烧性能。研究结果表明:在氧化剂质量密流为370kg/(m2·s)时,相对于纯HTPB燃料,这三种配方燃料燃面的退移速率分别增长了75.61%,142.46%和173.42%。结论显示燃料燃面的退移速率与添加镁粉的质量分数二者之间呈现正比例关系。 相似文献
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被称为第三代人工神经网络的脉冲耦合神经网络(PCNN)模型,以其耦合机制、脉冲输出两大基本特性广泛应用于图像处理等领域。文章在两大基本特性的基础上对PCNN进行了改进:增加了绝对误差控制公式;连接强度以相关系数来控制,调整阈值设置为最小误差;网络的运行机制与以往的PCNN原理有所不同;将ATrous小波变换与PCNN模型相结合,形成了组合预测模型。将改进后的组合模型用于年降雨量的预测中,以求检验模型的可行性。预测结果表明,基于小波变换的PCNN组合模型用在年降雨量预测中是可行的,并取得良好效果。为进一步深化PCNN的理论、拓宽PCNN的应用领域、解决水文水资源中的预测问题提供了新的思路和方法。 相似文献
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为了研究铝粒子对HTPB固液混合推进燃料退移速率的影响,采用透明燃烧室实验系统,开展了含不同粒径(平均粒径分别为100nm,500nm和50μm)、不同质量分数(5wt%,10wt%和15wt%)的铝粒子HTPB燃料退移速率测试和分析,获取了燃烧室压力为1MPa下的含铝HTPB燃料的瞬时退移速率随氧气质量密流变化的曲线。研究结果表明,随着氧气质量密流的增加,含铝HTPB燃料的退移速率增加;当氧气质量密流为250~375 kg/(m2·s)和铝粒子含量为5wt%时,平均粒径为500nm比平均粒径为100nm和50μm的含铝HTPB燃料退移速率高;当铝粒子平均粒径为500nm时,含铝HTPB燃料的退移速率随着铝粒子含量的增加而增加。 相似文献
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