微波无损检测成像技术初探——树木的无损检测

介绍各种成像的基本原理,列表比较微波无损检测(NDT)成像的国内外迸展。从人体与树木的相似性,将人体NDT方法应用于树木NDT的可行性作比较。介绍一种现成的微波NDT成像实验室的方案及其改进的办法。最后指出微波NDT成像原理的优点是价廉、体轻、分辨清晰。可应用于各种需要成像的不透明各向异性的具有复杂微波阻抗的被测物。     

法国加速改进星上记录器技术

法国正在加速研究先进的星上记录器技术,以提高储存和传送雷达图像的能力,从而满足未来军、民用雷达遥感卫星的需要。目前,法国国防部已开始研究一种名叫“奥西列斯” (Osiris)的军用雷达卫星,计划本世纪末投入应用。军方担心现有的星上记录器能力有限,不能满足24小时、全天候工作雷达的图像储存和传输要求。此外,欧空局计划在1998年发射一颗Envisat环境遥感卫星,SPOT图像公司总裁G.Bra-chet希望能为这种卫星研制一个先进的星上记录器。     

一种适应箭载电磁环境的无线电能传输系统屏蔽优化方法

对SS型拓扑结构的磁场耦合谐振式无线供电系统进行了建模与分析,利用交流阻抗分析法建模,着重分析自感、互感参数对系统传输功率和传输效率的影响;对应用在箭上的无线电能传输系统,考虑其电磁兼容性,分别使用铁磁性金属与非铁磁性金属对谐振器进行屏蔽,分析其对传输性能的影响;针对特定条件下的参数,提出了基于互感耦合参数的性能优化指标,为达到此指标设计相应的电磁屏蔽方案;并分析屏蔽优化后的其他指标,进行实物实验验证。     

固化工艺对高模量碳纤维/环氧648复合材料性能影响的分析

高模量碳纤维 /环氧 6 48复合材料是目前应用于卫星结构的主要材料之一。文章对高模量碳纤维 /环氧 6 48复合材料的固化工艺进行了分析 ,最终选定合理的固化工艺     

目标机动条件下的定点伴飞控制方法研究

对目标机动条件下的定点伴飞控制进行了研究。根据相对运动关系,建立适于伴飞模式的相对运动方程,将目标机动大小作为未知量加入相对运动方程,构建不确定系统。用LQR和Lyapunov法结合的方式设计相应定点伴飞控制律。理论证明了在目标机动时该控制律仍能实现系统的渐近稳定。仿真结果验证了该控制律的有效性。     

飞行器复杂外结构的环境热流计算方法

提出了一种通用的、适合飞行器复杂外结构环境热流的计算方法。采用由环境映射面组成的封闭结构对空间飞行器进行包覆,根据飞行器的轨道特征及瞬时位置,确定映射面上环境热流的大小及方向。在映射封闭结构与飞行器表面组成的辐射换热系统中,通过蒙特卡罗法结合设备表面的镜、漫反射特性,计算环境映射面到各设备表面的辐射传递因子,进而获得在轨飞行器不同位置的瞬时环境热流。计算中考虑了结构表面间的遮挡及多次反射问题,解决了空间飞行器因设备众多、尺寸差异大、表面辐射特性不同等给热流计算带来的困难,并为后期的热分析计算提供精确数据。
     

复合热条件下椭球形封闭腔内低压气体的自然对流

以填充氦气的平流层浮空器为应用背景,对非均匀复杂热边界条件下大尺寸椭球形封闭腔内低压气体的自然对流热特性与动力学特性进行了数值模拟。以Fluent软件为基础,采用用户自定义函数(UDF)自编程技术引入外部非均匀的对流-辐射耦合热边界条件,考虑了低压气体密度对压力、温度的依赖关系。分析了不同条件下腔壁与内部气体温度、对流换热特性以及流场、压力、质心变化等动力学特性,通过数据分析,获得了腔内自然对流的局部对流换热系数关联式。研究结果表明,在平流层环境下,外部非均匀热边界条件及其变化对封闭腔内低压气体的自然对流热特性与动力学特性影响很大。     

旋转带肋直通道湍流流动TR-PIV实验

采用高频粒子图像测速系统(TR-PIV)测量了旋转带肋通道内的主流平均速度、雷诺切应力、再附点等参数,并研究其沿程变化规律,通道高宽比为1,肋的阻塞比为01,雷诺数为10 000,旋转数从0变化到052,实验结果表明:静止时流动呈对称分布,但旋转后产生的哥氏力会极大地影响通道内的湍流流动,随着转速的增加,主流速度型偏向后缘面,前缘面涡系结构不断增大,再附点不断后移,而后缘面正好相反,并且这种趋势会沿程发展;前缘面附近的雷诺切应力变得越来越弱,而后缘面则越来越强,沿程雷诺切应力极值基本不变,但下游区域有所扩大。      

平流层浮空器的热特性与研究现状

研究平流层浮空器热状况的形成机制与特性是进行热控制设计和研究热控制技术的前提,对平流层浮空器技术的发展具有重要作用。在分析平流层对流与辐射热环境特性的基础上,运用传热学基本原理分析了浮空器热状况的复杂形成机制与影响因素。评述了浮空器热特性及其控制技术的研究现状,介绍了相关研究方法、热模型与主要结果,分析了平流层浮空器热特性研究得出的基本认识与存在的问题,指出了应进一步开展的研究方向。     

Dirichlet混合样本的EM算法与动态聚类算法比较

Dirichlet分布是一类包含正参数向量的连续多元概率分布,在比例结构问题中具有广泛的应用。针对Dirichlet混合样本的聚类问题,进行了最大期望（EM）算法和动态聚类算法研究。首先,推导其数学过程,并给出算法迭代步骤。然后,利用数字仿真实验,比较了EM算法与动态聚类算法两种机器学习算法在Dirichlet混合样本中的聚类效果。最后,计算对数似然函数值、程序运行时间、收敛迭代次数、聚类正确率、真正率（TPR）和假正率（FPR）6个评价指标。仿真实验结果表明,EM算法聚类正确率更高但是运算效率相对较低,而动态聚类算法运算效率较高但是损失了部分聚类正确率。因此,实际应用中建议综合权衡聚类正确率与运算效率的相对需求后,再选取合适算法进行Dirichlet混合样本聚类。