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1.
为了获得微相分离对宽温PBT叠氮聚醚弹性体力学性能的影响规律,用红外光谱分析法(FT-IR)和动态热力学分析法(DMA)研究了PBT叠氮聚醚弹性体产生微相分离的机理和影响因素。用调节硬段含量、交联参数的方法调控其微相分离,控制适当的微相分离程度可显著改善推进剂的力学性能。研究结果表明:在二元醇扩链的弹性体体系中,当硬段含量约为15%时,弹性体发生相对最大比例的微相分离,体现出较佳的综合力学性能。通过微相分离的调控可获得宽温范围内综合力学性能较好的叠氮聚醚推进剂用粘合剂基体材料。 相似文献
4.
为降低加力状态下二元塞锥表面温度和喷管红外辐射强度,对塞锥进行冷却结构设计。采用数值模拟的方法对比分析了引气结构、冷却通道高度和冷气入口总压比对塞锥冷却和喷管红外辐射特性的影响。结果表明:塞锥冷却后其表面温度和喷管红外辐射强度显著降低;引气腔内无冲击板时,引气角度的改变引起射流核心区位置的变化,造成塞锥头部和前缘展向温度分布差异明显,引气角度为90°时塞锥表面最高温度要比30°和60°的模型高50K;加装冲击板后,冷却通道内的流量分配和塞锥前缘的展向温度分布得到有效改善、塞锥头部的换热得以增强,但同时会引起较大的总压损失,因此相同入口总压比下,加装冲击板后冷却流量降低、塞锥外表面温度升高;随着冷却通道高度增大,冷气流量增加、流速降低,故存在一个最佳通道高度使得塞锥冷却效果最好;以塞锥无冷却为基准,入口总压比为1.0~1.8时,塞锥外表面最高温度降低了470~590K,0°探测角上红外辐射强度降低了25%~33%。 相似文献
6.
7.
9.
复杂背景下的红外弱小多目标检测是红外目标检测的难点,现有算法的稳健性难以满足实际弹载应用需求。针对弹载环境下的红外场景图像开展了基于典型深度学习网络模型的目标检测应用研究,提出一种基于YOLO(you only look once)网络的智能目标检测方法,通过高维特征学习表征和推理实现红外弱小多目标检测。采用传统的模板匹配算法和YOLO深度学习算法进行识别性能对比分析,验证了YOLO网络在红外弱小多目标检测方面的良好性能。实验结果表明:YOLO算法的检测概率可达92.2%,平均检测精度为0.844,与传统的模板匹配方法相比,YOLO具有明显的优势。 相似文献
10.
介绍了基于Gifford-Mcmahon (G-M)制冷机的大尺寸冷屏的设计方法。该低温冷屏配合真空环境模拟室共同使用,为遥感卫星的星载遥感器等部件的红外定标试验提供20K的低温冷背景。该冷屏采用5台G-M制冷机进行制冷,外形尺寸达到1m×1m,是目前国内同类型冷屏中尺寸最大的。详细介绍了冷屏在容器内的安装布置、冷缩时的补偿等结构设计方法、冷屏的表面温度分布以及降温时间等计算分析。成功解决了大尺寸冷屏在低温环境下的冷缩补偿难题,试验结果表明:冷屏主要测点温度为15K,温度均匀性误差为±1K,达到并超过设计要求。 相似文献