复合固体推进剂燃烧的多焰模型

本文提出了高氯酸铵(AP)复合推进剂的一种燃烧模型。此模型是根据各个氧化剂晶粒周围的火焰结构建立的;对氧化剂晶粒和粘合剂骨架之间的关系进行了统计估计。考虑了三个不同火焰区:1.粘合剂和氧化剂分解产物之间的初焰;2.预混氧化剂焰;3. 以上两种产物的末扩散焰。对于气相反应,可假定为简单的球形运动,而且假设推进剂组分的表面分解可用简单的阿仑尼乌斯(Arrhenius)方程表示。燃烧过程中氧化剂的分解则被取作总的控制因素。所得结果表明,计算出的表面温度和从模型预测的氧化剂含量影响与实验的趋向一致。预测的颗粒大小影响比实验值稍高,而温度敏感度与实验数据完全符合。计算结果表明,在推进剂表面发生比较强烈的放热反应。显然,高氯酸铵在表面薄层熔化时部分地放热分解,这在以往的AP爆燃研究中曾报道过。     

固体火箭发动机绝热层炭化厚度的估算方法

固体火箭发动机燃烧温度很高,故在发动机壳体和推进剂药柱之间应用绝热层隔离。大多数固体火箭发动机的绝热材料采用能隔热、防烧蚀、并充有填料的橡胶。填料的作用在于使炭化层粘附在衬垫上,以使未炭化、未烧蚀的剩余绝热材料不受高温气体的冲击。表1是固体火箭发动机绝热层最常用的橡胶(粘合剂)和填料。     

硝胺复合推进剂燃烧性能

在硝胺/高氯酸铵复合推进剂系统中,关于硝胺对比冲和燃速性能的影响,进行了实验研究。试验所用的推进剂组分包括环三甲撑三硝胺(RDX),环四甲撑四硝胺(HMX),高氯酸铵(AP),铝粉(Al和粘合剂。硝胺/AP推进剂的比冲主要取决于所有组分的配合。RDX虽可略增比冲,然而却降低燃烧产物的温度。硝胺/AP推进剂的燃速主要由AP含量和颗粒度大小所控制,也取决于所用粘合剂的类型。燃速随着AP含量的增加和颗粒度的减小而增大。RDX和HMX的化学元素虽然相同,然而含RDX推进剂的燃速大于含HMX推进剂的燃速。这种差异也可在相同AP含量和相同颗粒度的RDX/AP和HMX/AP推进剂中找到。     

固体火箭发动机试验和测试技术学术交流会简讯

固体火箭发动机试验和测试技术学术交流会于1982年11月11日至16日在长沙市召开。来自航天、航空、船舶、电子等工业部门和高等院校共83位代表出席了会议。交流会收到论文和技术报告46篇,代表们听取了考察回国的三位同志介绍西欧和日本等国的固体火箭发动机试验设备和测试技术。西安飞机制造厂的同志应邀向大会介绍了引进的航空发动     

美国第三次太空战演习以战术作战为重点

2005年2月4～11日,美国空军在内华达州NeliS空军基地进行了第3次“施里弗”太空战模拟演习,再次演示验证了卫星在美国军事作战中的重要作用。     

基于集成学习的航空发动机排气温度预测

准确预测排气温度对预知航空发动机未来的工作状态至关重要。然而,传统航空发动机排气温度预测模型存在预测精度有限、对时间序列数据的信息利用率不足等问题。提出了一种多模型集成的航空发动机排气温度预测方法,被集成的子模型包括差分整合移动平均自回归模型、一次指数平滑模型和门控循环单元。对所有子模型的预测序列进行加权集成处理,提出了一种在历史发动机性能参数数据上学习最优权重系数的方法,避免了传统优化算法依赖于初始点的选取且其适用性局限于可微函数等问题。在Cessna-172R型飞机发动机排气温度预测问题中相较子模型准确性更高。     

基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法

为实现对时敏目标的快速探测、定位和打击,战术瞄准网络技术(TTNT)对战术信息接入信道、交互传输的实时性、可靠性提出高要求。TTNT采用基于统计优先的多址接入(SPMA)协议,通过周期性计算统计平均的思想,估计当前信道状态,控制战术信息接入信道的时机。该思想仅适用于流量相对平稳的情况,在流量非平稳时会导致较大的信道状态检测误差。针对此问题,引入流量预测技术,提出基于循环神经网络的SPMA协议信道状态智能检测改进算法。利用循环神经网络的学习特点学习历史流量数据的隐含特征,构建流量预测器对瞬时时刻的流量脉冲到达数进行实时预测,从而准确获取当前信道状态。实验结果表明：所提算法对信道状态的检测结果更接近真实值,显著降低了信道忙闲状态的误判率。