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1.
针对数量有限的物理跑车试验无法满足减振与保温性能测试需求的问题,提出一套航天器运输包装箱动力学与热学仿真验证方法,包括:建立适用于包装箱系统的刚柔耦合多体动力学系统,通过结合线路条件测试生成的动力学系统外部激励,实现减振性能虚拟跑车测试;建立基于计算流体力学的包装箱热学模型,通过模拟自然对流和空调控制,实现包装箱保温性能虚拟跑车测试;基于C/S架构和导航式流程设计思想,建立航天器运输包装箱仿真验证平台,通过实际案例证明该平台仿真结果与实际跑车测试数据具有较高的一致性。 相似文献
2.
航天应用的液体火箭发动机及燃烧型加热器燃烧室室压高、燃料流量大、温度低、有重复启动需求,实现安全可靠点火的难度较大。针对这些需求,研究了一种采用高背压设计的电弧等离子体点火器。实验研究了Ar,N2气体工质在高进气压力下的伏安特性,发现N2在宽压力范围内适用于点火。发射光谱分析表明,在高达数MPa的进气压力下,Ar,N2等离子体射流电子密度符合局部热力学平衡判据(LTE判据),点火能量集中。N2等离子体整体温度低于Ar,但阳极喷口附近温度高于Ar,N2等离子体射流火焰长,卷吸沿程空气造成射流平均温度偏低,但有助于低温液体推进剂的蒸发混合和强化点火。等离子体射流引起了臭氧和氮氧化物的形成,具有促进点火和化学反应的作用。背压提高引起电源输出电压升高,提高供气压力和电流,有助于点火器在高背压环境中稳定电压。燃烧型空气加热器燃烧室的点火实验发现,采用N2等离子体喷注面中心点火,可以在短时间内完成酒精-空气和酒精-液氧-空气的点火,最高燃烧室室压接近5MPa时,点火器仍能稳定工作,多次使用电极烧蚀不明显,在液体火箭发动机的重复可靠点火方面具有很好的应用前景。 相似文献
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4.
Fault mode probability factor based fault-tolerant control for dissimilar redundant actuation system
This paper presents a Fault Mode Probability Factor (FMPF) based Fault-Tolerant Control (FTC) strategy for multiple faults of Dissimilar Redundant Actuation System (DRAS) composed of Hydraulic Actuator (HA) and Electro-Hydrostatic Actuator (EHA). The long-term service and severe working conditions can result in multiple gradual faults which can ultimately degrade the system performance, resulting in the system model drift into the fault state characterized with parameter uncertainty. The paper proposes to address this problem by using the historical statistics of the multiple gradual faults and the proposed FMPF to amend the system model with parameter uncertainty. To balance the system model precision and computation time, a Moving Window (MW) method is used to determine the applied historical statistics. The FMPF based FTC strategy is developed for the amended system model where the system estimation and Linear Quadratic Regulator (LQR) are updated at the end of system sampling period. The simulations of DRAS system subjected to multiple faults have been performed and the results indicate the effectiveness of the proposed approach. 相似文献
6.
7.
8.
葛军 《航空精密制造技术》2001,37(4):45-46
着重阐述了中华世纪坛在实际工作中为解决噪音问题所采用的测试方法,寻求一种解决长时间、多数据测试分析的途径。 相似文献
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10.
A Bayesian network (BN) is a compact representation for probabilistic models and inference. They have been used successfully for many military and civilian applications. It is well known that, in general, the inference algorithms to compute the exact a posterior probability of a target node given observed evidence are either computationally infeasible for dense networks or impossible for general hybrid networks. In those cases, one either computes the approximate results using stochastic simulation methods or approximates the model using discretization or a Gaussian mixture model before applying an exact inference algorithm. This paper combines the concept of simulation and model approximation to propose an efficient algorithm for those cases. The main contribution here is a unified treatment of arbitrary (nonlinear non-Gaussian) hybrid (discrete and continuous) BN inference having both computation and accuracy scalability. The key idea is to precompile the high-dimensional hybrid distribution using a hypercube representation and apply it for both static and dynamic BN inference. Since the inference process essentially becomes a combination of table look-up and some simple operations, the method is shown to be extremely efficient. It can also he scaled to achieve any desirable accuracy given sufficient preprocessing time and memory for the cases where exact inference is not possible 相似文献