测控中的星载计算机快速切换

针对低轨卫星长期管理与测控中的星载计算机所需要的切换、维护的测控时间相对较长的问题,在分析原有主、备星载计算机的时间比对方法的基础上,直接针对备机建立新的时间同步模型,并进行公式推导和理论误差分析;然后建立新的测控事件调度模型,实现时间同步数据与主备机一致性数据的同时注入,优化工作流程,并有效缩短测控时间;最后编写新的遥控作业,在测控中进行实践.应用结果表明,采用新方法可以在一个测控圈次内完成在轨星载计算机的切换与维护,MTTR(Mean Time To Repair,平均恢复时间)小于8 min,时间同步精度优于1 ms,所需测控圈次相对于原方法减少83％以上,适用于在轨卫星长期管理与测控.     

可重复使用热防护材料应用与研究进展

可重复使用热防护系统是为高速重复使用飞行器而发展的关键性技术,涵盖了地球大气环境及非地球大气环境下的弹道式再入、高马赫数巡航等应用场景。根据现有高马赫数飞行器热防护现状,对高马赫数飞行器的主要热防护系统类型、特点和使用场景进行了简要介绍。在此基础上,结合国外里程碑式可重复使用飞行器（X-15、SR-71、航天飞机、X-33、X-37B、Spaceliner等）,梳理了可重复使用热防护材料的应用与研究进展,论述了代表性可重复使用热防护材料的发展、性能、研制进度、特点及应用前景。对国外在可重复使用热防护材料研制中的设计及发展思路,以及所存在的主要问题进行了总结归纳,为可重复使用热防护材料未来的发展提供了思路。     

“蚌式”进气道附面层扫除特性风洞试验

以某低、高速风洞为平台,设计搭建了“蚌式”进气道附面层扫除特性测量试验系统,进行了不同流量系数和来流马赫数下进气道鼓包表面附面层扫除特性的风洞试验,通过对试验数据的整理、计算和对比分析同型号的飞行试验结果,研究了“蚌式”进气道鼓包表面附面层扫除特性。研究结果表明:在相同的来流马赫数下,随着流量系数的增大,鼓包表面附面层的扫除能力逐渐减弱;在亚声速工况的绝大多数流量范围内,鼓包表面压力系数沿鼓包中心线对称分布、压力梯度变化明显,且在不同截面沿主流方向具有增大的特征,鼓包构型对附面层扫除效果较强;超声速工况下具有明显附面层扫除能力的流量范围明显小于亚声速工况,进气道唇口形成的弓形激波是影响鼓包表面不同位置压力梯度变化的主要因素,进而决定着附面层扫除特性。在接近来流马赫数18及以上飞行工况下,附面层的扫除能力减弱,附面层分离加强,进而会造成较大的进气压力损失和畸变。     

JF-45环氧树脂/氰酸酯共聚物流变特性

研究了JF-45环氧树脂/氰酸酯共聚物的流变特性,并根据双阿累尼乌斯方程建立了JF-45环氧树脂/氰酸酯共聚物的化学流变模型,并对共聚物的黏度进行了预测。结果表明:在80～160℃,共聚树脂体系的相对黏度特性符合双阿累尼乌斯黏度方程;在低于160℃时反应迟缓,初始黏度较高;随着温度升高,树脂黏度降低,随时间延长黏度增加,在170℃附近黏度急剧上升;由DSC曲线和流变模型确定了共聚树脂体系的固化工艺。     

引进装备备件可靠性及保障研究

介绍了备品备件的定义及分类,给出了引进装备的可靠性分析方法,基于装备的可靠性建立了装备备件的需求预测模型,用经济订货批量模型的原则设定了引进装备的订货方法,最后,介绍了装备备件保障软件。     

HTPB固体推进剂老化性能检测新方法

引入了光致正电子湮灭分析方法 （PIPA,Photon Induced Positron Analysis）,对HTPB固体推进剂老化性能进行检测研究。介绍了PIPA的原理、PIPA试验平台的搭建以及PIPA的数值处理方法,并用511KeV能谱的FWHM值ε（半高宽,Full Width Half Maximum）表征HTPB固体推进剂老化引起的微观变化,所得结论与固体推进剂的常规测试一致,证明了PIPA用于固体推进剂老化性能无损检测的可行性。     

交联淀粉微球的反相悬浮合成及成粒机理

以可溶性淀粉为原料,Span60和Tween60为分散剂,N和N-亚甲基双丙烯酰胺(MBAA)为交联剂,利用反相悬浮聚合法合成淀粉微球,分析反应时间、反应温度、引发剂用量、交联剂用量对淀粉微球溶胀度和平均粒径的影响规律,并探讨CSMs的成粒机理。     

ADN 及其混合物燃烧性能的理论计算

分析了新型含能材料二硝酰胺胺（ＡＤＮ）的热分解特性和燃烧特性,提出ＡＤＮ燃烧初期热分解反应的假说,建立了由化学结构特征计算ＡＤＮ及其混合物燃速公式,并计算了ＡＤＮ和配比不同的ＡＤＮ混合物的燃速特征,计算结果与实测值十分一致。从化学结构和化学反应的层次分析了ＡＤＮ单质燃烧出现平台燃烧现象的原因,认为ＡＤＮ热分解过程中,中间产物ＮＨ４ＮＯ３的形成和消失在平台（麦撒）燃烧中起着关键作用,预测了ＡＤＮ提高     

发动机故障诊断主状态量模型的数学模型

发动机故障诊断的一种主要方法是根据故障方程和发动机性能参数的测量值确定故障的类别和故障程度,故障方程组通常是亚定的。主状态量模型是求解亚定的故障方程的有效方法。主状态量模型的主要内容是根据最少故障原理,利用最优化方法求解然后根据合理性准则选择合理最优解。本文详细地讨论了主状态量模型可能采用的数学模型,并且指出:(1)主状态量模型可以采用不同的数学模型求解;(2)并非所有的数学模型都能给出合理的结果。本文的研究结果表明,约束或无约束超定最小二乘法和单个优选的散度法是发动机故障诊断主状态量模型的理想算法,而本文中所讨论的其他算法都或多或少存在一定的问题。     

发动机故障诊断主状态量模型合理解的选择

主状态量模型是基于发动机故障方程的发动机故障诊断的一种十分有效的方法,它在发动机故障诊断上的成功应用已为大量实例所证实。发动机故障诊断主状态量模型的一个技术关键就是合理解的选择问题。本文给出了选择合理解的基本原则。这些原则可以有效地提高合理解选择的确定性和故障诊断的故障分辨率。对于JT9D发动机的大量故障实例利用主状态量模型(加权最小二乘法)进行了检验。故障诊断的成功率达90%以上,并且得到了许多有用的信息,文中给出了24个实例的故障诊断结果以及故障趋势分析的典型例子。