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551.
552.
553.
本文论述了高级热固性聚合物基复合材料的固化机理;指出了对固化工艺实施自动监控对复合材料的最终力学性能有着至关重要的影响;分析了采用计算机模拟方法预测叠层复合材料固化工艺中的化学流变的通用数学模型;论述了运用超声技术对固化工艺实施瞬时现场监控的原理和方法;提出了使用光纤传感器配合使用傅立叶光谱仪的最新固化监控方法。 相似文献
554.
555.
利用落锤冲击试验系统,研究了金属蜂窝夹芯板在低速冲击载荷作用下的抗侵彻行为。试验获得了平头、半球形和锥形锤头冲击下蜂窝夹芯板的破坏模式和力-位移曲线,分析了锤头形状和芯材厚度对夹芯板最终破坏模式、力-位移曲线和临界破坏能量的影响。试验结果表明:夹芯板在平头、半球形和锥形锤头冲击下上面板分别产生了圆形剪切、圆形拉伸和钻石形的最终失效模式,下面板的最终失效模式分别为圆形剪切、瓣形开裂和瓣形开裂;金属蜂窝夹芯薄板在锥形锤头和半球形锤头冲击下的力-位移曲线会出现单峰模式,金属蜂窝夹芯厚板在锥形锤头和半球形锤头冲击下的力-位移曲线则是双峰模式,而在平头锤头冲击下的金属蜂窝夹芯板的力-位移曲线均为双峰模式;金属蜂窝夹芯薄板抵抗半球形锤头侵彻的能力最好,抵抗平头锤头侵彻的能力最差,而金属蜂窝夹芯厚板抵抗锥形锤头侵彻的能力最好,抵抗平头锤头和半球形锤头侵彻的能力较差。 相似文献
556.
无人机结冰严重威胁飞行安全。无人机可供能量不足,因此需要一种节能的结冰防护策略。本文以一种内嵌电热膜与外喷涂超疏水涂层(Super-hydrophobic coating and embedded electro-thermal film, SHS-EET)的一体化玻璃纤维复合翼型为研究对象,采用比例积分微分法(Proportional integral derivative,PID)调节表面温度和加热功率。在结冰风洞中开展试验验证了该策略的防/除冰性能。结果表明,没有热源的超疏水涂层不能避免积冰的形成。此外,SHS-EET策略下除冰时间缩短了64.6%,能耗降低了72.3%。当表面温度低于10℃时,SHS-EET实现了干防冰效果,对比电热膜布置在蒙皮内表面的玻璃纤维复合翼型(Fiberglass airfoil with underground electro-thermal film, FG-UET)只能实现湿防冰效果,能耗降低了27.5%。混合防/除冰策略有利于无人机结冰防护系统的发展。 相似文献
557.
超声波钻探器因具有质量轻、低功耗、所需轴向力小、便于实时检测和原位分析及对象适应性强等特点,在地外天体科学钻探的新技术和新方法探索过程中备受瞩目。为进一步提高钻探器对不同钻进对象的适应性及其设计效率,通过研究超声波钻探器结构参数可知,其输出频率主要受碰撞冲击次数、弹簧钻杆的振动及钻杆本身的动力学特性等因素耦合影响。在此基础上,建立钻探器影响因素的物理模型,并结合实验研究了恢复弹簧刚度及初始预紧力和质量块质量对输出频率、位移和速度等参数的影响,得到弹簧初始预紧力对频率影响较为显著,弹簧刚度及质量块质量次之,为适应不同硬度对象高效钻进的变频超声波钻探器的优化设计提供技术参考。 相似文献
558.
以某型运载火箭为研究对象,研究了伺服机构故障下的重构控制问题。将该问题转化为有约束二次规划问题,采用一种Armijo准则和BFGS算法相结合的控制分配方法来求解。Armijo准则可以保证优化算法的收敛性,而BFGS算法则避免了迭代过程对Hesse阵的求逆运算,且具有收敛快的优点。将该重构方法与不动点迭代算法进行了对比,该算法经过8次迭代收敛,目标函数值和误差值分别收敛到![]()
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量级左右和![]()
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量级;而不动点迭代算法经过30次迭代尚未完全收敛,目标函数值和误差分别收敛到![]()
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量级左右和![]()
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量级。结果表明该重构方法比不动点迭代算法收敛快且收敛精度高。以单台发动机发生卡死故障为例对该方法进行了仿真验证,得到了与无故障情况下相同的控制效果,验证了该重构方法的有效性和正确性。 相似文献
559.
文章研究了一类 p次方型差分系统 .í.yn +1 = (1+yn)xnp --1 解的性态。运用数学归纳法、极限思想研究了 . axp n .(1+xn)yn -1 01时系统解的性态,证明了系统全局吸引子、有界持久性、非振动解的收敛性等有关结论。 相似文献
560.
随着智能电网的普及和大数据技术的发展,利用用电数据分析用户的用电行为越来越受到关注,现存的能源分解方法无法满足实际应用中对分辨率和分解准确率的高要求,以及聚类分析方法过于粗糙没有充分挖掘每类电器的用电特点。提出了基于能源分解的用户用电行为分析方法。在判别式稀疏编码算法模型的基础上,针对L 0正则项不易求解、L 1正则项稀疏约束效果不理想的问题,提出用L 1/2正则项稀疏约束进行能源分解,并且把用户之间的同质性作为正则项加入基础模型来修正模型的性能。基于能源分解的结果,使用用户单类电器的用电特征代替总用电特征精细化分析用户的用电行为,并改进传统的K-Mean聚类算法进行实验验证。实验结果表明:所提出的基于L 1/2正则项稀疏约束和同质性约束的能源分解方法相比于传统判别式稀疏编码算法,能够有效提升能源分解的准确率。同时,基于能源分解的用户用电行为聚类分析效果也有明显提升。 相似文献