基于混合方法的霍尔推力器寿命预估及参数影响分析

为了预估霍尔推力器的寿命,改进了用于半经验公式法的点源模型使原方法计算精度获得优化.在文献已有实验条件和结果的基础上,考察了改进半经验公式法及简易解析模型法的可靠性,结果表明,简易解析模型法在1000h以后的误差逐渐扩大,改进半经验公式法虽然计算精度较好,但需要短寿命实验结果为其提供确定参数的依据.为了在推力器设计阶段和无实验结果的条件下提供保证精度的寿命预估手段,建立了将两种方法结合的混合方法,该方法与简易解析模型法对比表明,运行4000h后SPT内、外壁面计算值的平均相对误差由13.53％和45.28％下降到4.84％和21.2％.采用此方法考察了推力器运行参数改变对寿命的影响规律.     

霍尔推力器寿命实验和计算分析

为了准确高效地预估霍尔推力器寿命,利用在真空舱内工作较短时间后的霍尔推力器结合三坐标测量仪测量其放电室陶瓷绝缘内外壁面轮廓的直径沿周向的变化情况,以此作为输入参数结合概率密度公式获得了高效率的半经验公式法模型和计算结果。采用文献算例对模型和计算代码进行了验证,表明改进后的模型和算法能够在霍尔推力器短时间运行的测量结果基础上较为准确地预测长时间工作后放电室壁面轮廓形状,进而得到推力器的使用寿命。在此基础上,针对影响HET-40推力器寿命的主要因素进行了考察,获得了相关的影响规律。结果表明,其他条件不变的情况下,霍尔推力器的寿命与输入功率乘积近似常数,对于本研究对象,该常数大约为3.6×106 W·h。     

一种基于自动分区的海量科学数据计算框架

在科学研究领域, 存储容量、处理效率和分析精度并不能适应科学数据的指数级增长速度。通过对科学数据结构与标准的研究, 提出了一个海量科学数据计算框架BSDF。提出了一种基于模型驱动的统一数据接口, 实现对异构科学数据的无差别访问；提出了一种基于元数据的自动分区算法, 通过参数预取与超平面维度计算确定任务颗粒度。实验结果表明:与H5Spark科学数据计算框架的基于9项基准测试的性能相比, BSDF计算框架提升了39%~68%；在特定领域PKTM的算法优化上, BSDF达到了41.62倍的加速比。