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151.
Space Medicine is a special subject to be rising with the development of manned spaceflight. In China, Space Medicine has achieved great development during the past two years. In this paper, the basic research of Space Medicine and its application in China during 2008--2010 were briefly introduced. 相似文献
152.
153.
涡轮泵超低工况性能研究 总被引:2,自引:2,他引:0
对于泵压式变推力发动机和先进的冲压发动机,需要涡轮泵变工况工作,涡轮泵变工况性能是该类发动机研究的一个重点。结合上面级验证性发动机试车,对游机涡轮泵变工况的性能和稳定性进行分析研究。通过泵全流量特性试验和汽蚀试验,得出泵能够在额定流量点25%处稳定工作的结论。对涡轮工况变化后的燃气参数、入口压力、出口压力及效率进行分析,认为涡轮也能够稳定工作。给出了游机涡轮泵可以参加验证性试车的结论,并得到了发动机试车的验证。 相似文献
154.
本文通过对国内外分级燃烧循环发动机和有关单级入轨发动机涡轮泵研究结果的分析,提出了三组元涡轮泵性能参数的限制范围与要求。在低比转数为50的泵机组全流量特性水力试验的基础上,阐述了低比转数泵相对的全流量特性变化规律。分析了几个不同比转数泵的水力试验结果,建立了三组元泵性能特性的数学方程。据此,依据泵的工况调节方法对三组元涡轮泵模式一和模式二下的性能进行了分析计算。 相似文献
155.
为了解决往复轴磁性液体密封中存在的问题,研究了往复轴以不同速度和行程运动时,密封间隙内磁性液体的流动状态,重点研究了往复轴密封间隙内磁性液体流动机理、往复轴运动所带走磁性液体的量、往复轴磁性液体密封的失效原因及往复轴磁性液体密封新结构的设计.实践表明所设计的新结构在某些应用场合是非常有效的. 相似文献
156.
基于Lagrange方程三自由度并联机构动力学研究 总被引:22,自引:0,他引:22
针对一种三自由度的并联机构采用Lagrange方程建立了动力学方程,得出了机构驱动力显式解.用计算机程序模拟了动平台做圆周运动时驱动力的变化情况以及机构简化所产生驱动力误差的大小,给出了可以对机构进行简化的条件.分析了机构的结构参数与驱动力的关系,为这种机构动力学特性的深入分析和结构优化设计提供了参考. 相似文献
157.
The forward kinematics of the general Stewart mechanism is studied and a fast numerical method is presented.Quaternion is utilized to model the forward kinematics and the equations are merely a system of quadratic ones.The numerical method is a nice simplification of the Newton-Raphson method when applied to this system.A simulation of the movement control of the Stewart mechanism is accomplished,confirming the effectiveness of the proposed algorithm in real-time conditions. 相似文献
158.
确定材料概率疲劳曲线的损伤力学方法 总被引:2,自引:1,他引:2
飞机结构对可靠度要求很高,因此要获取材料的概率疲劳曲线.概率疲劳曲线试验周期长,费用高.对此,首次通过损伤力学方法,根据获取材料中值疲劳曲线所需数据确定了材料的概率疲劳曲线.结果表明,当存活概率提高时,疲劳强度将明显降低,疲劳寿命将明显缩短.本结论是从金属材料的标准试件的疲劳试验推出的,因而该方法首先适用于金属材料,同时该方法也可推广用于许多新型的复合材料.另外,试验子样愈大,置信度愈高.该方法的价值在于可以采用中值疲劳试验代替概率疲劳试验,显著地节约疲劳机时与试验成本. 相似文献
159.
160.
一种模糊Modular神经网络模型及其应用 总被引:1,自引:0,他引:1
将神经网络模糊系统与模糊C均值聚法相结合,对模糊Modular神经网络进行研究,提出了该模糊神经网络模型的多输出结构及其学习算法,据此开发了模糊神经网络诊断系统,并将其用于某电源分系统的诊断分析,运行的结果表明,该网络模型优于一般神经网络。 相似文献