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111.
从飞行认知任务的主客观表现测试了单色蓝光和3组富蓝多色光对飞行认知任务警觉性水平变化的影响。客观实验评测包括飞行主辅任务测量和信息检视任务测量,分别从计算力及记忆力水平,判断力、寻错力及逻辑力水平,获取4组警觉性光环境下飞行认知任务表现水平的变化情况;主观综合评测通过多维指标的警觉性主观自评量表,运用熵权TOPSIS法建立主观综合评价模型,得到各组光环境下的主观综合评价排序。将主客观的测量结果进行综合分析,结果表明:单色蓝光在飞行主辅任务测量中计算力水平成绩明显高于其他组,4组光环境对记忆力水平均无显著影响;在信息检视任务测量中单色蓝光与富蓝白光对认知表现的提升效应持平,明显高于其他组;整体主观感受方面,富蓝白光综合评价最高。结果可以对驾驶舱警觉性照明设计提供指导。 相似文献
112.
作为中欧合作伽利略卫星导航项目的重要组成部分,伽利略搜救服务前向链路端到端验证项目是中国区伽利略合作项目中唯一一个系统级项目。项目的主要目的是通过端到端验证项目检验伽利略搜救服务前向链路的服务性能,确认设计技术指标和对本地用户终端地面系统模拟器FLVE的性能预测。文章在此介绍了EEV系统组成和定位方法。在演示验证阶段,EEV项目组还设计了一个软件仿真平台用于在伽利略在轨测试卫星发射之前分析EEV系统性能。进行了由360个地球表面均匀分布的求救信标发射信号被全部伽利略卫星星座转发,时间跨度为15天的定位精度和覆盖范围分析。在FOA和TOA分别达到10μs和0.1Hz的情况下,FLVE定位精度为5km的覆盖范围达到半径5000km。FOA和TOA在恶劣情况下为15μs和0.2Hz的情况下,覆盖范围缩减为4000km,但还是达到了国际同类本地用户终端地面系统的先进水平。 相似文献
113.
采用风洞设备,利用七孔探针对无伞顶孔的平面圆形伞的绕流场进行了试验测量。采用Labview和Matlab engine混合编程技术进行七孔探针的压力数据采集和实时数据处理,获得了伞衣周围的速度及压力分布情况;并对其进行了流场分析,得到无伞顶孔平面圆形伞充满状态下的流场拓扑结构,和沿伞衣径向的压差分布情况。该方法解决了降落伞流场无法定量测量的难题,为降落伞气动性能的分析提供了很好的技术方案。 相似文献
114.
航空涡轮发动机诊断学伴随着航空涡轮发动机的产生而产生.20世纪60年代后期,Urban将气路分析引入发动机故障诊断,从而使航空发动机故障诊断学产生了很大的发展.此后,人们发展了各种各样的诊断方法并运用于航空航天和工业应用领域.本研究对当前发动机的主要气路故障诊断方法,如基于线性模型的故障诊断、基于非线性模型的故障诊断、基于人工神经网络的故障诊断等方法进行了综述. 相似文献
115.
116.
非线性气体振荡整流效应对翼尖涡的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
以圆管内气体的非线性振荡理论和实验研究成果为基础,利用开口圆管中气体非线性振荡的整流效应,通过翼面开缝以及翼尖开口引入气体振荡,主要进行翼尖涡控制的实验研究。实验结果表明,翼面开缝和翼尖开口引入气体振荡在大迎角时对提高升力系数、增大机翼的稳定性有一定作用。同时,翼尖开口引入气体振荡能较好改善翼尖涡的位置和强度。对比翼面开缝以及无气体激振状态。翼尖涡在翼尖气体振荡条件下向翼尖外部移动了近3/4个弦长,向上翼面方向移动了近1/4弦长。 相似文献
117.
风力机叶片的全局表面摩擦力测量的荧光油膜法 总被引:1,自引:0,他引:1
表面摩擦力是分析和预测风力机叶片气动特性的重要途径之一。为了实现风力机叶片全局表面摩擦力测量,获得流动在叶片上的拓扑结构,理解相关流动机理,引入了荧光油膜测量技术,给出了荧光油膜在表面摩擦力作用下的演化模型,并讨论了该演化模型的求解方法。为了验证该方法在风力机叶片上运用的可行性,设计了一个简化实验。实验中以平板代替具有三维弧面的叶片,并采用不同角度的倾斜射流冲击给定平板,以获得不同摩擦场。实验结果与E M Sparrow和B J Jovell给出的测试数据一致,这意味着基于荧光油膜的全局表面摩擦力测量方法具有测量风力机叶片上全局表面摩擦力的潜力。 相似文献
118.
降落伞开伞过程的试验研究 总被引:13,自引:0,他引:13
探讨了降落伞充气过程中开伞动载的产生原理及其影响因素,提出了在风洞中模拟真实开伞动载的可行性。在此基础上,对小型平面圆形伞的开伞过程进行了试验,研究了开伞过程中伞衣形状和伞衣所受载荷之间的关系。试验表明:开伞载荷受降落伞阻力和附加质量变化率产生的力影响最大;在开伞过程中伞衣会发生“呼吸”现象,伞衣所受最大载荷出现在伞衣第一次完全充满时。同时,变速风洞的伞衣载荷研究表明,变速风洞可较好地模拟实际开伞情况。 相似文献
119.
120.
基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法 总被引:2,自引:1,他引:2
将云模型与BP(back propagation)神经网络以串联方式有机结合,首先利用云变换方法进行网络的结构辨识和云模型的特征提取,同时通过在输入层引入单位延时环节描述发动机工作过程动态特性,研究提出了基于动态云BP网络的液体火箭发动机故障诊断方法.结合实际试车数据的验证结果表明,该方法能够准确识别发动机已有的3种故障模式,通过在试车数据中添加0期望、0.2标准差的随机噪声的方法来模拟环境噪声和测试过程中产生的随机噪声,根据持续性原则,方法仍能够正确进行故障检测与分类.方法单步运行时长为1.124×10-4s,完全能够满足实时性要求. 相似文献