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气动力与推力矢量控制近距击顶弹道研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对某型反坦克导弹从顶部攻击近距离目标存在的空气动力控制不足的问题,探讨了在导弹初始飞行段采用推力矢量控制的可行性,并对有推力矢量控制的近距击顶飞行弹道进行了分析研究,最,通过计算机数字仿真,进行了弹道飞行仿真计算。结果表明,所提方法改善了导弹飞行弹道特性,提出了导弹机动性能和对近距离目标攻击的效果,并有利于减少最小射程。 相似文献
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Klumpar D.M. Möbius E. Kistler L.M. Popecki M. Hertzberg E. Crocker K. Granoff M. Tang Li Carlson C.W. McFadden J. Klecker B. Eberl F. Künneth E. Kästle H. Ertl M. Peterson W.K. Shelly E.G. Hovestadt D. 《Space Science Reviews》2001,98(1-2):197-219
The Time-of-flight Energy Angle Mass Spectrograph (TEAMS) is being flown on the FAST Small Explorer mission to measure the 3-dimensional distribution function of the major ion species present in the lower magnetosphere. The instrument is similar to time-of-flight plasma analyzer systems that have been designed and planned for flight as CODIF (COmposition and DIstribution Function analyzer) on the four European Space Agency Cluster-II spacecraft and, as ESIC (Equator-S Ion Composition instrument) on Equator-S. This instrument allows the 3-dimensional distribution functions of individual ion species to be determined within
spin period (2.5 s). Two-dimensional distributions are measured in 80 ms. These capabilities are crucial for the study of selective energization processes in the auroral regions of the magnetosphere. The design, operational characteristics, and test and calibration results for this instrument are presented. The sensor consists of a toroidal top-hat electrostatic analyzer with instantaneous acceptance of ions over 360° in polar angle. After post-acceleration of the incoming ions by up to 25 kV, a time-of-flight mass spectrograph discriminates the individual species. It has been demonstrated through calibration that the instrument can easily separate H+, He2+, He+, O+ and, for energies after post-acceleration of > 20 keV, even O2
+ molecules. On-board mass discrimination and the internal accumulation of several distinct data quantities combined with the spacecraft's flexible telemetry formatting allow for instrument data rates from 7.8 kb s–1 to 315 kb s–1 to be telemetered to ground through the FAST centralized Instrument Data Processor. 相似文献
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固体废弃物热解产物的神经网络预测模型 总被引:2,自引:0,他引:2
本文采用3层BP神经网络建立了固体废弃物热解产物的产率和特性的预测模型。采用遗传BP算法来优化隐层节点数和学习速率η0与回归方法相比,其预测误差明显小于回归公式的预测误差。 相似文献