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随着空间通信技术的发展,卫星节点的增多,以及容延迟容中断通信需求的不断提高,空间DTN (DelayTolerant Network,容延迟网络)环境中各通信节点间的路由技术日益重要,相继出现了多种适用于DTN的路由技术.基于空间DTN的结构与特点,对CGR(Contact Graph Routing,接触图路由)算法以及基于编码的路由算法进行了分析比较,然后针对空间DTN中CGR算法的缺点和不足,研究提出了基于NC(Network Coding,网络编码)的空间DTN中的CGR改进算法(NC-CGR),并通过仿真实验平台对算法性能进行了分析评估.仿真结果表明,相比于CGR算法,NC-CGR算法在链路传输时延、传输包裹数目、中继缓存大小、链路丢包率等不同条件下的适应性方面均表现出较大优势,更适用于具有复杂拓扑、带宽受限、高动态特性的空间DTN环境. 相似文献
942.
针对上面级发动机大膨胀比喷管高模试车时发生的外压失稳现象,进行了高模试车时的稳定工作和启动过程数值仿真和实验研究。结果表明:对于室压4.5MPa,环境压力87k Pa,喷管面积比70的上面级发动机,稳定工作时,喷管承受的是内压载荷,不会发生外压失稳;不预抽真空启动时,喷管内的流场建立过程所需的时间很短约0.4s,而试验舱的压力只能依靠发动机的引射而降低,从0.4s开始喷管承受较大的外压载荷,直至10s左右试验舱的压力低于喷管内壁压力,在较长时间内喷管一直承受外压载荷,很容易发生外压失稳;预抽真空启动时喷管在0.14s到0.42s时间段承受外压载荷,且只在0.14s到0.25s内承受的外压载荷较大,喷管承受外压载荷的时间很短,不会发生外压失稳;启动前抽真空是避免喷管发生外压失稳的一种有效手段。 相似文献
943.
944.
945.
为了获得冲击距Hi与气膜孔方位角α对旋流气膜冷却性能的影响规律,以六边形供气腔圆形气膜孔平板气膜冷却结构为研究对象,对五种冲击距参数(0.74D,1.14D,1.54D,1.94D,2.34D)(D为气膜孔直径)和五种气膜孔方位角参数(0°,10°,15°,20°,25°)进行了三维数值计算研究,得到了绝热壁面气膜冷却效率、展向平均气膜冷却效率、流场空间无量纲浓度分布等随冲击距与气膜孔方位角的变化规律,分析了肾形涡对旋流气膜冷却性能的影响机理。结果表明:冲击距对绝热壁面气膜冷却效率展向分布规律影响不大,而方位角增加能够明显提高绝热壁面气膜冷却效率及展向气膜覆盖面积,方位角0°模型展向气膜冷却效率最大值为0.42,方位角25°模型的最大值为0.48,相比前者增加14.3%;绝热壁面同一流向位置的展向平均气膜冷却效率随冲击距的增加而增大,随方位角的增加而增大,Hi=2.34D时的展向平均气膜冷却效率最佳,α=20°时的展向平均气膜冷却效率曲线最佳。方位角的增加能够明显破坏流场中存在的肾形涡结构。 相似文献
946.
为了预测再生冷却液体火箭发动机推力室壁的应变分布,研究内壁失效机理,使用有限元法对推力室壁进行了三维瞬态热分析,在瞬态热分析结果的基础上采用多线性随动硬化模型对推力室壁进行了三维弹塑性结构分析。计算结果表明,多线性随动硬化模型能够准确地模拟推力室内壁材料的应力-应变关系;内壁温度达到稳态的时间相比外壁要短得多,在预冷、试车和后冷开始约0.1s后内壁温度便已经接近稳态;瞬态加载三维热结构分析能够确定推力室内壁最先失效的危险点的位置在喉部上游冷却通道中心;推力室壁瞬态加载三维热结构分析得到的最大残余应变比稳态加载大15.7%。 相似文献
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948.
航天器集群由多个航天器在空间轨道上近距离飞行,进行信息交换,并相互协同共同完成空间任务。航天器集群作为智能集群在空间领域的表现形式,是智能集群的重要组成部分。当前,许多空间科学研究机构提出了多个航天器集群的研究计划,如 ANTS计划、APIES计划等。文章以在小行星带探测航天器集群为研究对象,提出了航天器集群的自组织控制方法,利用虚拟势场力使得与这个参考航天器构成最大距离可控的空间构型,从而保 证了航天器集群中的所有航天器共同构成松散空间构型。 相似文献
949.
空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。 相似文献
950.
大数据时代面临的数据维数越来越高,对数据降维处理越发显得重要。经典的主成分分析模型已被证明是一种有效的数据降维方法。但它在处理非线性、存在噪声和异常点的数据时存在效果较差的问题。对此,文章提出了一种鲁棒概率核主成分分析模型。该模型将核方法与基于高斯隐变量模型的极大似然框架相结合,用多元 t分布作为先验分布,以同时解决主成分分析在这 3个方面的弊端。提出混合鲁棒概率核主成分分析模型,使其可直接用于对混合的非线性数据进行降维和聚类分析。在不同数据集上进行的实验结果表明,与标准的混合概率核主成分分析模型相比,文中模型在数据聚类方面有更高的准确率。 相似文献