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161.
随着我国航天事业的发展,航天器中搭载的微波部件趋于小型化、集成化,而由此带来的微放电效应愈发显著,如何有效抑制微放电效应已成为当前研究的热点。文章使用磁控溅射技术制备了不同掺杂比例的钛/碳复合薄膜。对薄膜样品进行形貌、拉曼光谱及二次电子发射特性的测试分析。结果表明:随着金属钛掺杂比例的提高,薄膜按照柱状结构生长的规律越明显,致密度和平整度越好。结合测试结果及相关理论分析薄膜作用的机理,在碳/钛原子比为0.764时,复合薄膜的最大二次电子发射系数为1.40。碳/钛纳米复合薄膜对微放电效应具有良好的抑制效果,且具有大面积制备及工艺简单等特点。有助于未来有效载荷系统向高功率、高频段、集成化的方向发展。 相似文献
162.
张贻军 《西安航空技术高等专科学校学报》2013,(4):11-13
从树立正确的理想信念、加强党性锻炼和党性修养,以及为提高党员素质创造良好条件三个方面出发,论述了如何建设一个学习型的党组织,不断提高党员政治思想素质的途径。 相似文献
163.
Yijun Lian Guojian Tang 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2013
The near-range rendezvous problem of two libration point orbit spacecraft in the Earth–Moon system is studied using the terminal sliding mode control which enables a time-fixed process with the flight time prescribed a priori. The underlying dynamics are the full nonlinear equations of motion for a complete Solar System model. For practical purposes, two means of pulse-width pulse-frequency (PWPF) modulation are employed to realize the theoretical continuous control with a series of thrust pulses. Extensive simulations with major errors taken into account show that the sliding mode controller can successfully guide the chaser to a given staging node with the final position and velocity errors, on average, lower than 20 m and 1 mm/s, respectively. Compared with the glideslope guidance previously studied, the proposed approach outperforms the former by saving approximately 50–60% of total delta-v. 相似文献
164.
基于小波分析的氢涡轮泵低温轴承保持架故障特征辨识 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了小波分析与短时傅立叶分析相结合的方法来分析处理滚动轴承的振动信号,提取对应于轴承保持架的特定频率成分有助于准确地判断轴承保持架的健康状况.研究结果表明,在氢涡轮泵低温轴承保持架故障特征辨识中,综合利用小波分析与短时傅立叶分析能够更形象、更直观地识别出特定的频率成分. 相似文献
165.
166.
167.
通过使用直流双脉冲电源对 7075铝合金进行微弧氧化试验,研究了正向电压、占空比和脉冲频率等电参数对铝合金微弧氧化膜层硬度的影响。通过正交试验,研究了单一水平因素下的膜层硬度平均值的变化规律,发现了通过电参数提升膜层硬度的方法;通过相对极差分析,发现正向电压对膜层影响程度最大,脉冲频率对膜层影响程度最小。提出了针对 7075铝合金微弧氧化膜硬度提升的电参数优化方案:提升氧化膜硬度,应优先考虑增大正向电压;保证氧化膜硬度的同时兼顾其他表面性能,应优先调整对膜层硬度影响最小的脉冲频率。 相似文献
168.
Adaptive learning approach to landmine detection 总被引:4,自引:0,他引:4
Yijun Sun Jian Li 《IEEE transactions on aerospace and electronic systems》2005,41(3):973-985
We consider landmine detection using forward-looking ground penetrating radar (FLGPR). The two main challenging tasks include extracting intricate structures of target signals and adapting a classifier to the surrounding environment through learning. Through the time-frequency (TF) analysis, we find that the most discriminant information is TF localized. This observation motivates us to use the over-complete wavelet packet transform (WPT) to sparsely represent signals with the discriminant information encoded into several bases. Then the sequential floating forward selection method is used to extract these components and thereby a neural network (NNW) classifier is designed. To further improve the classification performance and deal with the problem of detecting mines in an unconstraint environment, the AdaBoost algorithm is used. We integrate the feature selection process into the original AdaBoost algorithm. In each iteration, AdaBoost identifies the hard-to-learn examples and a new set of features which provide the specific discriminant information for these hard samples is extracted adaptively and a new classifier is trained. Experimental results based on measured data are presented, showing that a significant improvement on the classification performance can be achieved. 相似文献
169.
170.