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351.
对涂硼正比计数管的热中子响应函数计算公式进行了理论推导。在圆柱形几何结构下,热中子在垂直柱面径向入射和任意角度入射两种情况时的响应函数得到了一种普适性的响应函数表达式,并选取正比管典型尺寸(内径10 mm,涂层厚度3μm)进行蒙特卡罗模拟,对理论推导公式进行模拟验证,理论计算结果与模拟结果基本一致。研究表明,在垂直柱面任意角度入射的情况下,热中子的响应率随入射方向与圆柱中心距离y的增加呈规律性分布,即先增加后迅速降低,有一个峰值。在本文尺寸下,正向峰值在9 900~1 000μm之间,而反向峰值在9 700~9 800μm之间,反向较正向数值上偏小。此外,对理论计算值与模拟值、理论值与实验值的偏差进行了分析,并给出了解释。 相似文献
352.
五模超材料(Pentamode metamaterials,PMs)具有解耦的相对密度和力学性能,在特种声学装备和生物植入物领域具有潜在应用价值。激光选区熔化(Selective laser melting,SLM)技术具有成形复杂精细晶格超材料的能力,可实现定制刚度、单元尺寸和孔隙率。通过五模超材料结构优化设计,利用激光选区熔化成形镍钛形状记忆合金,实现了不同形态的五模超材料结构成形,并开展模拟和性能测试表征研究。微观形貌的观测结果显示,SLM成形的镍钛基五模超材料具有较好的制造保真度。有限元仿真预测结果发现应力集中于杆与杆的连接处。压缩力学试验结果显示,镍钛基五模超材料的强度随着相对密度的增大而增大。通过建立相对密度和相对模量与强度的数学模型,提出了不同相对密度五模超材料的力学性能预测方法。 相似文献
353.
航天器相对运动轨控采用滑模控制具有较好的抗扰能力,但参数设置复杂.为贴近工程实际,引入燃料最优约束和寻优算法,提出一种综合考虑时间、燃耗以及误差的参数自主寻优滑模控制.首先,基于线性相对运动方程与指数趋近的滑模控制,建立相对运动滑模控制器模型,并由能量最优的轨迹规划器给出收敛约束时间,实现高效机动;然后,分析滑模控制器... 相似文献
354.
研究了飞机直流供电系统的余度设计技术,设计了关键负载的7余度供电系统,提出用直流汇率条功率控制器(DC BPCU)对直流供电系统进行监测和管理.将冗余设计技术应用在DC BPCU的硬件和软件中,借助现有的部件进行冗余故障判别,提高了可靠性.实验和实际应用表明,采用了本设计方案的飞机直流供电系统,具有可靠性高和自动化程度高等优点. 相似文献
355.
随着全球空中交通的快速发展,航班延误问题越来越严重.对流天气是造成航班延误的主要原因之一,已经影响到民航行业的可持续发展,成为一个社会问题.如果能够提前预测与天气有关的航班是否改航,那么空中交通活动的参与者就可以协调调度,极大减少航班延误.本文提出了天气避让预测模型(Weather avoidance predicti... 相似文献
356.
舰船运动和舰尾流等复杂海况是影响舰载机着舰难易度和精确度的重要因素,建立驾驶员着舰控制行为模型并构建人机闭环系统是评估复杂海况对驾驶员操纵负荷影响的有效手段。此外,新一代舰载机存在多种构型配置,并且即便是同一飞机其每次开始着舰时也可能处于不同的质量和气动构型下,因此在驾驶员建模中有必要考虑飞机构型变化。针对舰载机着舰操纵负荷评估问题,基于飞行试验手段和频域计算方法,建立了纵向俯仰跟踪的Hess结构驾驶员模型。考虑飞机着舰构型的变化,基于CAP准则和控制扩展方法,构建了舰载机典型构型库,并应用驾驶员在环仿真试验建立了与各飞机构型匹配的驾驶员模型,形成驾驶员模型库。在此基础上,给出了相似构型决策准则和方法,提出了针对指定飞机构型的驾驶员行为模型预测方法。针对舰载机在复杂海况下的着舰任务开展仿真分析,结果表明,本文方法能够支撑研究不同舰载机构型的操纵负荷的影响。 相似文献
357.
358.
359.
为实现形状驱动能耗与复合材料力学性能的最佳配合,本文在热致环氧形状记忆聚合物基体中提高增韧剂新戊二醇二缩水醚(NGDE)含量来降低其玻璃化转变温度,同时添加短切碳纤维(SCF)来抵消由增韧剂引起的刚度降低负面效果。通过实验研究了不同NGDE、SCF含量对复合材料形状记忆转变温度、形状记忆性能和力学性能的影响。结果表明,增加NGDE含量可将环氧聚合物基体的形状记忆转变温度从90 ℃降至43 ℃,其储能模量和弯曲模量也随之降低。在11wt%NGDE上添加SCF后,复合材料的玻璃态储能模量、橡胶态储能模量、弯曲模量最高可提高至原始试样的1.9倍、7倍和2.4倍。 相似文献
360.
传统的同步定位与制图(Simultaneous localization and mapping, SLAM)系统在复杂环境下工作时,无法分辨环境中的物体是否存在运动状态,图像中运动的物体可能导致特征关联错误,引起定位的不准确和地图构建的偏差。为了提高SLAM系统在动态环境下的鲁棒性和可靠性,本文提出了一种顾及动态物体感知的增强型视觉SLAM系统。首先,使用深度学习网络对每一帧图像的动态物体进行初始检测,然后使用多视图几何方法更加精细地判断目标检测无法确定的动态物体区域。通过剔除属于动态物体上的特征跟踪点,提高系统的鲁棒性。本文方法在公共数据集TUM和KITTI上进行了测试,结果表明在动态场景中定位结果的准确度有了明显提升,尤其在高动态序列中相对于原始算法的精度提升在92%以上。与其他顾及动态场景的SLAM系统相比,本文方法在保持精度优势的同时,提高了运行结果的稳定性和时间效率。 相似文献