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1.
2.
中国空间探测领域40年发展 总被引:2,自引:1,他引:1
中国空间科学学会成立的40年,是中国空间探测逐渐走进世界舞台的40年,空间探测极大推动了空间科学和相邻学科的发展,也影响到经济、军事和日常生活诸多方面.本文简要回顾了从空间探测专业委员会成立的1980年至今,中国空间探测领域的主要发展历程,包括探空火箭、高空气球、科学卫星、月球与行星探测、载人航天空间探测、遥感卫星地面站等主要项目、进展和所取得的成果,对未来若干年空间探测的发展进行了展望. 相似文献
3.
合理有效的气动减阻技术是我国研发运营速度400+?km/h高速列车的过程需展开深入研究的重点内容.首先阐述了高速列车气动阻力的基本分布特征,并针对国外下一代更高速列车的气动减阻技术进行了调研,尤其分析了欧洲、日本和韩国的下一代更高速列车气动减阻技术的特征,总结了国外下一代高速列车气动减阻的关键技术与方法.然后根据列车气动减阻技术实施部位的差异,从列车头型优化以及转向架、受电弓和风挡等局部结构优化两个方面对我国目前高速列车气动减阻技术研究现状进行了分析和梳理,同时归纳了新型气动减阻技术的研究现状.最后在综合国外下一代更高速列车气动减阻技术与我国气动减阻技术研究的基础上,对我国更高速(400+?km/h)列车气动减阻技术中可行性较高且效果明显的发展方向进行了展望与建议,为我国更高速列车气动减阻技术的设计与发展提供有价值的参考. 相似文献
4.
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
5.
针对液压系统油源的安全性及可靠性问题,提出油源冗余设计方法,即多油源供给多负载,当某一油源发生故障时能源选择阀切断故障油源,由其他油源给负载提供基本液压能源,系统能完成必须的服役性能。针对液压系统能源选择阀存在的频繁换向与振动问题,提出一种插装式液控能源选择阀,其先导阀采用锥阀和可变阻尼形式,主阀采用三台肩且终端有缓冲功能的滑阀。建立了插装式液控能源选择阀的数学模型,分析了能源选择阀在两种模拟故障下的切换压力及切换时间、油源压力脉动等特性。理论分析结果表明,油源压力阶跃和线性变化时,某能源选择阀切换时间分别为5 ms和7 ms。当压力发生波动时,主阀不会发生振动,还可通过液控先导阀结构设计来控制切换压力和回复压力大小。 相似文献
6.
内装式空射运载火箭重力出舱机箭耦合动力学分析 总被引:1,自引:1,他引:0
研究了以运输机为平台的内装式运载火箭空射过程载机和火箭的耦合动力学建模。建模针对两个阶段:第一阶段,火箭固定于载机机舱内,两者构成一个整体,按照普通刚体的力学方法处理;第二阶段,火箭解锁后,沿着舱内的发射筒向外滑行,载机和火箭形成两刚体相互作用的耦合系统,基于牛顿-欧拉法建立系统动力学模型。载机在空射火箭过程中,油门和升降舵满偏,在加速前飞的同时拉大姿态俯仰角,火箭在自身重力分量和惯性力的作用下,沿着机舱内的发射筒加速向外滑行,直至与载机分离。数值仿真分析了空射过程载机的重要力学参数的变化过程,验证了载机操控策略的可行性和安全性,可为未来中国空射运载火箭技术设计提供数据参考。 相似文献
7.
实验研究了钛合金和高反射型陶瓷涂层材料抗连续型激光烧蚀的损伤及温度分布特性,并从热效应影响角度对比分析了二者在抗激光损伤效果方面的差异性。研究结果表明:相比于钛合金,高反射型陶瓷涂层材料能有效增强钛合金基底抗激光损伤的能力;在同等激光功率密度辐照下,陶瓷涂层材料能有效提升钛合金基底耐受激光辐照的时间长度。实验结果表明该陶瓷涂层材料的激光损伤阈值比钛合金高约5.8倍。实验发现陶瓷涂层温升速率高于钛合金,但由于陶瓷材料具有较高的反射特性,以及良好的热吸收和热传导特性,因此能使由激光辐照产生的热量在其表面较快地扩散,而降低向基底方向传导的程度,最终提升陶瓷涂层的抗激光损伤阈值。 相似文献
8.
9.
为保证机器人能安全无碰撞地抵达目标位置,提出一种在改进版圆形扩张(CSE+)法中融合鸽群优化算法的实时避障算法。所提算法引入对障碍物密集程度的判断机制,在障碍分布密集时选择最安全的路径,在障碍物分布稀松的环境中,利用鸽群优化算法在安全范围内寻找下一目标最优位置。此外,还引入了搜索树,可实现死角的检测与避免。仿真结果显示:所提避障算法能提高路径规划的性能,在障碍物分布稀松时效果更加明显,且可实现死角检测并能通过狭长通道。 相似文献
10.
电子信息设备工作时无意发射的电磁波中包含有用信息,会导致电磁信息泄漏,从而威胁设备的信息安全。现有的电磁信息泄漏检测方法,在复杂现场环境下,难以从具有不确定性的电磁泄漏信号中提取有用信息。面向电磁信息安全问题,开展了电磁信息泄漏检测研究,提出了一种基于深度学习的检测方法。设计了一个适用于电磁泄漏信号的一维卷积神经网络,并结合改进的梯度加权类激活映射方法,在未知电磁信息泄漏特征的前提下,通过深度学习实现电磁信息泄漏特征的智能标定和自动提取,从而解决了现场环境下电磁信息泄漏检测难以提取有用信息的问题。分别通过实测和仿真对比实验,验证了所提方法的有效性。 相似文献