微小卫星动力学环境试验技术及试验数据分析

文章重点针对某微小卫星力学环境要求,对模拟环境试验进行了相关设计,并对整星正弦和随机振动试验的数据结果进行分析处理,同时在试验前后利用光学经纬仪对整星结构进行了精度测量。通过试验和测量结果验证了初样星整星结构的合理性,而且针对试验中所存在的问题给出了相关解决办法。该文对同类型微小卫星的力学试验验证工作有一定的工程参考价值。     

减压器开启过程内部流场的动态仿真和特性研究

针对自主研制的大流量气体减压器,以研究其开启过程内部流场的变化和动态特性为目的,建立了减压器工作过程的二维数学模型,采用动网格技术和流固耦合仿真技术,将气体的流动和活动组件的运动耦合起来,实现了减压器开启过程中内部流场的动态仿真。同时,通过对流场中不同位置参数的监测,进行了基于动态流场的开启过程动态特性研究。     

二次电子发射对稳态等离子体推进器加速通道鞘层的影响

稳态等离子体推进器(Stationary Plasma Thruster,SPT)工作时产生的高密度等离子体遇到其加速通道陶瓷器壁时,在陶瓷器壁与等离子体之间形成鞘层。离子会在鞘层电场作用下到达SPT加速通道器壁表面进而复合,而等离子体中的电子由于具有高能可跃过鞘层电场轰击器壁表面,从而产生二次电子发射效应。从器壁表面发射出的二次电子由于受到鞘层电场的排斥,导致其向等离子体源区移动,进而影响等离子体鞘层的特性。建立了考虑二次电子发射效应的无碰撞等离子体鞘层的一维流体模型,研究了二次电子发射对SPT加速通道鞘层特性的影响。计算结果显示,随二次电子发射系数增加,鞘层电势、离子密度、电子密度和二次电子密度增加,而离子速度降低,鞘层中离子密度始终大于电子密度。鞘层中二次电子绝大多数集中在器壁附近,随二次电子穿越鞘层厚度的增加,二次电子密度快速下降。     

基于自包含传感器的单兵导航系统设计

针对无卫星信号环境中单兵人员导航定位需求,设计了一种基于自包含传感器的单兵导航系统,重点研究了惯性传感器和压力传感器组合的零速区间检测算法,并通过对单兵导航系统背景磁场误差进行补偿来计算航向角,实现了速度观测量和航向观测量的准确提取。在此基础上,采用Kalman滤波器对系统状态误差进行估计,并对惯性导航解算结果中的累积误差进行修正。最后,在实际路线上开展了单兵导航系统定位实验,实验结果表明,行人在矩形路线终点位置处的位置误差为0.42m,占行走总路程的0.33%,从而证明了零速修正和航向修正能有效提高单兵导航系统的定位精度。     

几种国外火箭发动机推力矢量测量装置概述

理想状态下,火箭发动机推力作用线与发动机中心轴线重合,但由于加工精度、高温高压燃气在喷管中的不对称流动以及喷管喉部烧蚀等原因,导致发动机推力实际作用线偏离发动机理论中心轴线,从而产生推力偏心.火箭发动机的推力是一个空间向量,在火箭发动机工作过程中,它的大小、方向和作用点位置都是随时间不断变化的.推力矢量对飞行器的飞行轨...     

惰性丁羟固体推进剂研制

介绍一种惰性丁羟推进剂的基础配方及其制造方法。所研究的惰性丁羟推进剂的力学性能与真实推进剂相当，从而可替代真实推进剂，广泛用于固体火箭发动机的环境试验、全弹调试测量以及阅兵、展览等场合。     

五十载话旧诉衷肠——田名誉、陈钟禄两友谈经历

钟禄兄:五十年来,人老矣!许多少年时代的生活都淡忘了,据来函所说,我们在震旦,扬中及交大都是同学,可谓老同学矣!但由于人世沉浮、桑沧多变.旧梦难寻.1947年我在上海交大航空系只读了一年,后即转到土木系,1952年在浙江大学当助教,一年后院系调整到上海同济大学,1955年为全国第一个博士考试,1956年赴苏进修,惜因中苏关系突变而未果.1960年受迫害举家进疆,十一届三中全会后,为新疆自治区政府指定到新疆工学院任建筑工程系主任,成了知名教授,80年代在昆明、西宁、兰州、西安、上海、北     

传感器对后支承机匣系统动力特性的影响

某发动机在工厂台架试车过程中,要求严格控制发动机振动量,用速度计监测整机振动水平。由于工厂实际条件限制,需改用加速度计作为测振传感器。结果发现原合格发动机的振动量,却大大超过规范要求。 发动机的振动水平及其转子动力学特性与其支承系统的动力特性密切相关。近年来,国内外都十分重视对支承系统动力特性的研究。      

翻译工作坊模式下大学英语翻译教学改革研究

传统大学英语教学缺乏对翻译技能培养的规划,即使零星涉及,也多关注课本、标准译文、翻译技巧讲授,致使学生翻译实践能力没有得到相应提升。针对这一问题,本文提出在大学英语教学中,采用翻译工作坊的模式,有计划地将翻译教学融入大学英语教学过程中,以学生为中心,依据文本类型,结合学生专业、兴趣及市场因素选用真实的翻译文本,通过将学生置于翻译实践、讨论、互动的中心,提升学生的翻译实践能力,培养应用型、复合型、创新型翻译人才。     

基于改进FCOS网络的遥感目标检测

找出目标的位置和类别是目标检测的主要任务。随着人工智能和深度学习的发展,目标检测可以达到人眼所达不到的精度。由于信息较少,覆盖面积小且基于锚框的检测算法易受锚框大小、比例数目的影响,对较小的目标难以精确检测。针对以上问题,改进无锚框算法全卷积单阶段目标检测(Fully Convolutional One-stage Object Detection,FCOS)实现了小目标检测的效率和精度。将FCOS算法的特征提取网络结构残差网络(Residual Network,ResNet)更换为轻量级网络结构MobileNetV3,随后在骨干网络中引入通道注意力机制和空间注意力机制对特征提取网络进行改进,最后设计T交并比(TIOU)代替原本的交并比(IOU),改善模型精度。实验结果表明,所改进的网络结构与FCOS相比,网络训练时间和模型大小为原来的一半,计算参数量由原来的32.12×10⁶减少为11.73×10⁶,减少到原来的三分之一,模型推理速度提升了10%,每秒传输帧数为11帧,与主流网络FasterRCNN相比,检测精度和速度更快,可以满足对小目标...