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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.
针对火箭、导弹发射扰动与初始弹道互相耦合引起的弹道散布问题,提出发射扰动与弹道解算相耦合的计算分析模型。该模型以多体系统动力学为基础,建立能够模拟弹架相互作用和弹体初始扰动的发射动力学模型,并将弹体受到的气动载荷转化到弹体坐标系下进行刚体动力学计算以获得弹道参数。通过滚转弹应用实例分析表明,采用此模型能够有效模拟发射扰动与初始弹道相互耦合状态;弹架间隙扰动与气动载荷作用都会对弹体在飞行时的姿态角及飞行位置产生较大影响。当存在1 mm的弹架间隙且有气动载荷作用的影响下,与无弹架间隙和气动载荷的作用影响的结果对比发现,存在弹架间隙扰动的影响会使得弹体在飞行过程中的俯仰角和弹道倾角的幅值范围减小4°左右,也使得弹体在飞行过程中的Y向位移量在1.5 s时刻减小6 m左右;存在气动载荷作用的影响,会使得弹体在0.5 s撤去推力后的姿态角成波动式变化,滚转弹稳定飞行,也会使得弹体Y向位移量在撤去推力后持续的平稳增加。 相似文献
3.
微弱磁场测量是研究物质特性和探索未知世界的重要手段之一。实现高精度的微弱磁场信号测量需要设计高精度的信号采集系统,而以模拟量输出的磁强计通常需要数字采集系统进行模/数转换。为此,文章设计开发基于Σ-Δ型模/数转换器(ADC)的高精度微弱磁场信号采集系统,包括系统硬件电路设计和系统核心控制器FPGA的功能设计,实现了FPGA对ADC的读写控制,以及ADC输出数据的接收和发送等。性能测试结果表明,该系统的有效采样位数可接近理论值(21位),输出噪声RMS值为1.9μV,磁场测量精度满足0.1 nT要求。 相似文献
5.
6.
随着机载激光捷联惯导向小型化方向发展,惯导结构的热设计正面临着更加严峻的挑战.针对设计中经常出现因无法在设计前期进行热设计指标控制而导致后期设计返工的问题,提出了一种热设计量化控制方法,即根据估算的整机功率计算箱体外表面积,再对箱体外表面积可达性进行判断,如可达则以该参数作为控制指标进行设计,如不可达则采用可达的最大表面积作为输入反算整机功耗,再根据计算结果对各电路功耗进行重新分配.经有限元仿真计算和试验一致证明该方法有效,可以实现惯导设计前期定量化的热设计控制,在很大程度上避免了后期因热可靠性及热试验问题的设计返工. 相似文献
7.
星基增强系统(SBAS)通过GEO卫星转发SBAS电文实现对GNSS服务性能的提升,以满足民航用户不同飞行阶段的导航需求,因此,合理有效的电文内容及播发时序设计是系统实现高质量服务的重要保证。为提高电文编排的灵活性,避免固定时序填补空余电文引起的播发资源浪费,提出了一种SBAS电文时序动态编排算法,在满足国际标准要求的前提下,综合利用SBAS电文龄期和最大播发间隔实现待播发电文的自动选择。利用NTMF实测数据对当前各主要SBAS的电文进行了特性分析,对所提方法的单双频SBAS电文编排效果进行了评估。结果表明:所提算法可保证电文时序符合国际标准要求,实现了重要电文的优先播发,将空余时隙进行动态分配实现了各类型电文播发间隔的近等比例缩短。与固定时序相比,单频SBAS完好性电文播发间隔缩短约15.0%,首次定位时间缩短约8%,双频SBAS电文首次定位时间缩短约6.5%;与固定时序的BDSBAS B1C电文相比,完好性服务能力提升约14.7%,首次定位时间缩短约16.7%。所提算法有效提升了SBAS电文播发的播发效率,实现了SBAS播发资源的100%有效利用。 相似文献
8.
9.
雷电空间电磁场一直是电磁领域研究的热门,成熟的算法例如有限时域差分法(FDTD),传输线矩阵法(TLM)以及频域的矩量法(MoM)在计算雷电问题方面都有广泛的应用。由于计算流体力学(CFD)中的Euler方程与电磁学中的Maxwell方程有着相同的守恒形式,而且采用间断伽辽金方法(DG)已经在流场问题上得到广泛的尝试,因此引入了基于计算流体力学的DG方法来离散时域Maxwell方程,并采用网格分区并行技术加速计算,使用基于DG的圆球雷达散射截面积(RCS)算例进行测试,数值结果一致表明DG算法在求解电磁场问题上的可行性,之后通过计算一段近场雷电通道的电场分布并与解析解、某算法仿真解对比,数据基本吻合,说明该方法适合于雷电电磁场的计算。 相似文献
10.
深入分析电商行业的用户个性化数据并提供推荐服务近年来已成为业界的热点。推荐服务的基础是对用户的潜在兴趣进行挖掘,并对商品的感兴趣程度进行预测。因此,以此为背景,研究用户对商品的评分预测。对电商业的关系型数据在推荐系统中的应用进行了研究,提出了通过使用网络表示学习进行评分预测的方法。首先,将关系型数据构建成异构网络,用户和商品为网络中的节点。然后,设计了兼顾网络结构信息和节点之间相似性的个性化异构网络采样方法,并对节点进行表示学习。最后,将学习到的用户、商品表示向量输入到神经网络中进行训练,利用优化后的神经网络模型进行评分预测。实验结果表明:所提方法在YELP 13、Movielens 100k、Movielens 1m数据集上都有较高的准确率,对比常用方法,准确率提升6.5%以上。 相似文献