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111.
中国载人航天工程新闻发言人2月17日宣布,中国将于今年实施天宫一号与神舟九号载人交会对接任务,实现航天员手控交会对接,全面验证交会对接技术。担负此次任务的飞行乘组将由3名航天员组成。 相似文献
112.
利用Puerto Rico站(18.5°N, 67.2°W) 1997—2013 年的Es临界频率数据, 对该地区Es特性进行了分析. 结果表明: 临界频率 f0Es 日均值具有一定的16天周期性变化特征, 其可能是大气行星 波引起的; f0Es 随地方时的变化基本上呈一个波峰波谷结构, 波谷 位于06:00LT左右, 波峰位于14:00LT左右, 同时存在午夜和日落后异常高 值现象, 其分别与午夜南向风场减弱和夜间电场变化有关; 通过分析不同强 度Es, 发现潮汐风造成较低强度Es发生率的地方时分布与中等和高强度Es 明 显不同. 这些现象的相关物理机制尚需进一步研究论证. 相似文献
113.
利用人工神经网络提前1h预报电离层TEC 总被引:1,自引:1,他引:0
提出了一种利用人工神经网络提前1h预报电离层TEC的简便方法. 考虑到实际工程应用要求, 没有使用其他空间天气参数, 而是选择电离层TEC观测数据本身作为输入参数. 输入参数为当前时刻TEC、一阶差分、相对差分和时间, 输出参数为预报时刻TEC. 利用文中介绍的GPS/TEC处理方法解算厦门站2004年电离层TEC观测数据, 对预报方法进行评估, 全年平均相对误差为9.3744%, 预报结果与观测值相关性达到了0.96678. 结果表明, 利用人工神经网络方法提前1h预报电离层TEC有很好的应用前景. 相似文献
114.
115.
为充分研究化学物质在电离层释放的扰动效应和后期发展效果,基于化学物质在电离层的扩散模型、化学反应和电离层扩展F的控制模型,通过电离层H2O的释放,研究电子e,H2O,O+和H2O+共4种粒子的分布状态,分析点源、多源和线源释放对电离层的扰动效果,比较不同高度、不同量和不同时间释放的影响结果,模拟夜间释放后期所激发的扩展F发展差异.结果表明,H2O在电离层释放后,能有效耗散背景电子形成空洞,O+和H2O+数密度呈椭圆形分布;点源、多源和运动目标线源等不同释放方式对电离层的扰动效果不同,证实了人工影响一定形态和区域电离层的可能性;H2O释放扰动幅度,低层大于高层,白天强于夜晚,释放量越多扰动越突出;夜间化学释放能激发扩展F,并且释放量越多,激发效果越好. 相似文献
116.
基于电离层连续性方程和能量方程,建立了预加热模式下低电离层幅度调制加热理论模型,研究预加热阶段电离层电子密度和调制阶段电流随预加热时间的变化,探讨不同背景条件对幅度调制产生的极低频/甚低频(ELF/VLF)电磁波强度的影响.结果表明,预加热调制在90~100km高度效果较好,在夜间进行预加热调制激发的ELF/VLF强度增幅不明显,各季节中在春季调制强度增幅最大,太阳高年预加热调制比太阳低年的效果好,低纬地区强度增幅远大于中纬地区强度增幅.在一定加热条件下(有效辐射功率200MW,频率1kHz),不同背景条件(除夜间外)下的预加热幅度调制模式在考虑能耗情况下,均在预加热10s时效果最好. 相似文献
117.
离心压气机流场的精细测量对深入理解内部流动特征极其重要。传统的接触式流场测量技术存在空间分辨率低、堵塞效应严重、测量位置单一等缺陷,已经不能满足现代先进离心压气机的测量需求。激光多普勒测速技术(Laser Doppler Velocimeter,LDV)和粒子图像测速技术(Particle Image Velocimeter,PIV)作为两种典型的非接触式测量技术,具有测量精度高、适用范围广、非接触测量等特点,在离心压气机内部流场测量方面展现出巨大潜力。通过梳理国内外LDV和PIV测速技术测量离心压气机内部流动应用现状,介绍了LDV和PIV测速技术在离心压气机内流场测试方面的应用进展,着眼于试验方案、试验细节和技术难点,结合测量技术的未来发展趋势,从实际应用角度出发,对LDV和PIV测速技术在离心压气机内流场测量方面的应用进行了总结和展望。 相似文献
118.
课程建设是高校教育教学改革的重点,本文针对机类主干技术基础课程——机械加工基础,说明了课程体系与研究价值,论述了课程建设各项研究与实践的完成情况,以求达成正确共识,并进一步提高教学质量。 相似文献
119.
正日前,中国航天科技集团公司五院502所成功研制出0.1牛米秒微型控制力矩陀螺(CMG)。这是国内目前角动量最小的CMG产品。该产品本体质量仅有690克,最大输出力矩0.1牛米。其研制成功将使我国具备微纳卫星高敏捷姿态机动能力,可以完成宽范围立体对地观测和卫星在轨重构等任 相似文献
120.
基于随机有限集(RFS)的跳变马尔可夫系统(JMS)是多机动目标跟踪的有效方法。但现有的方法假设杂波密度是先验已知的,而实际中杂波密度是未知且可能随着环境的改变而变化。针对这一问题,提出了一种适用于线性高斯模型的未知杂波密度下多机动目标跟踪算法。该算法以未知杂波密度高斯混合概率假设密度(λ-GMPHD)滤波为基础建模杂波和真实目标,采用线性高斯JMS模型描述目标机动,推导了未知杂波密度下多机动目标跟踪的GMPHD迭代解析表达式。仿真结果表明,所提算法可实现对于杂波密度以及目标数和目标状态的准确估计。 相似文献