浮动壁火焰筒壁温试验和计算分析

对某浮动壁火焰筒的壁温进行了试验和计算分析。该火焰筒应用了新型的浮动壁结构和高效的冲击/发散复合冷却技术。壁温分布试验在全环形燃烧室试验台上进行,采用热电偶和示温漆测量。计算采用了稳态导热问题的有限元求解方法。研究分析表明,火焰筒壁温在材料的长期许用温度范围内,壁温计算反映了火焰筒壁温的分布规律和趋势。冲击/发散复合冷却方式的轴向壁温梯度小于缝槽气膜冷却方式,对降低热应力水平,延长火焰筒使用寿命有利。     

OFDM多载波系统中的自适应技术研究

本文在已有的多载波传输系统的基础上设计了一个改进的多载波系统模型,将信道编码技术,OFDM技术以及自适应传输技术相结合,使多载波系统的性能进一步的得到改善。同时本文还给出了一种在原有的传输算法的基础上归纳出的一个改进的传输算法-动态分块加载算法。     

基于联邦滤波的异质异步多传感器组合导航算法

针对多源组合导航中各导航子系统数据更新频率不一致导致滤波器量测信息非等间隔,以及动力学模型受到干扰量测信息异常的问题,提出一种基于多尺度模型的自适应组合导航信息融合算法.利用不同尺度上的观测信息在各尺度上进行Kalman滤波,并经过融合最终获得基于全局的状态估计值.且以飞行器为应用对象,设计了适用于飞行器的惯导/卫星/...     

数字示波器的波形测量方法

通过实验对比的方法,详细阐述了使用数字示波器进行波形测量过程中经常遇到的波形失真问题,总结了数字示波器的取样率低于或高于被测信号频率时的波形测量方法。     

基于响应面法的超燃冲压发动机进气道多目标优化

基于响应面法进行了二维混合压缩超燃冲压发动机进气道的多目标优化研究.采用均匀试验设计确定试验方案,运用计算流体动力学求解进气道的性能.根据分析结果构造了响应面近似模型,该模型采用了完全二阶多项式模型.通过响应面近似模型的优化,实现了超燃冲压发动机进气道优化,得到了Pareto最优集.结果表明,采用均匀试验设计和响应面法可以大大减小数值模拟的计算量,提高优化效率.     

国外在轨制造和装配技术发展现状及启示

在轨制造和装配技术是一项改变航天器研制模式的颠覆性技术.为全面了解国外关于在轨制造和装配技术的发展现状以及研制过程中所面临的挑战等,本文重点调研了欧美航天强国关于在轨制造和装配领域的发展情况,通过对国外目前在轨制造和装配领域科研项目的梳理为突破口,按照应用前景和技术特点将其分为三类:在轨制造、在轨装配和在轨构建;然后,...     

带滑移铰空间机械臂惯性空间轨迹的复合自适应跟踪控制

讨论了载体的位置与姿态均不受控制的漂浮基带滑移铰空间机械臂的控制问题.动力学分析表明,结合系统动量及动量矩守恒关系得到的运动Jacobi关系及系统动力学方程将是系统惯性参数的非线性函数.借助于增广变量法,我们得到了与惯性参数呈线性关系的系统广义Jacobi矩阵及系统控制方程.以此为基础,针对系统中存在未知惯性参数的情况,设计了一种末端抓手惯性空间期望轨迹跟踪的复合自适应控制方案,此控制方案的优点在于不需要测量空间机械臂载体的位置及移动的速度、加速度.仿真运算证实了方法的有效性.     

中国空间探测领域40年发展

中国空间科学学会成立的40年,是中国空间探测逐渐走进世界舞台的40年,空间探测极大推动了空间科学和相邻学科的发展,也影响到经济、军事和日常生活诸多方面.本文简要回顾了从空间探测专业委员会成立的1980年至今,中国空间探测领域的主要发展历程,包括探空火箭、高空气球、科学卫星、月球与行星探测、载人航天空间探测、遥感卫星地面站等主要项目、进展和所取得的成果,对未来若干年空间探测的发展进行了展望.     

全柔性空间机器人基于虚拟力的输出反馈有限维重复学习控制及振动抑制

探讨了基座、关节、臂均存在柔性情况下,空间机器人关节轨迹运动及多重柔性振动的主动控制和主动抑制问题.结合线性弹簧、扭转弹簧、简支梁及假设模态法,利用拉格朗日方程建立了基座、关节、臂全柔性影响下的空间机器人系统动力学模型,利用奇异摄动法,将模型分解为关节运动慢变子系统与关节柔性振动快变子系统.为控制慢变子系统中载体姿态、关节刚性运动并且抑制臂的柔性振动,依据虚拟控制力的概念,设计了基于有限维傅里叶级数解析周期信号的输出反馈重复学习算法.李雅普诺夫直接法证实了上述控制器的稳定性.为了抑制快变子系统中基座和关节的柔性振动,分别采用线性二次最优控制方法以及引入关节柔性补偿器间接增大关节等效刚度的方式,使控制算法不局限于求解弱非线性问题.系统数值仿真结果表明,所提出的控制器能够有效抑制机器人多重柔性构件的振动,实现对期望信号的高品质追踪.     

A comprehensive study of the 2016 Mw 6.0 Italy earthquake based on high-rate (10 Hz) GPS data

The 2016 M_w 6.0 Italy earthquake is successfully recorded by the near-field 10?Hz GPS and 200?Hz Strong Motion (SM) stations, providing valuable data for this study. A comprehensive study of this earthquake is carried out based on GPS data, which contains coseismic deformations analysis, noise analysis, seismic wave picking, and magnitude determination. The noise of most GPS-derived displacement waveforms can be described as a combination of white noise, flicker noise, and random walk noise after the earthquake occurrence, and the spectral indices vary significantly for most stations, implying that the seismic signals have affected the noise characteristic of GPS-derived displacement waveforms. S-transform is employed to assess the GPS capability to detect the seismic arrival time. The SM station AMT and the GPS station AMAT are in good agreement in seismic wave picking, and the difference is only 1.2?s in the north component, suggesting that the outcome of seismic wave picking using GPS data is reliable. Then, a classic empirical formula is employed to determine the moment magnitude. A robust moment magnitude (Mw 5.90) can be estimated by the nine GPS stations with about 23.9?s. If four GPS stations near the epicenter is chosen to determine the magnitude, it only take 13.0?s to retrieve a reliable preliminary (Mw 5.82) magnitude, which is 5.4?s ahead of nine stations. In addition, Cross Wavelet Transform (XWT) is adopted to measuring the correlation and phase relationship between GPS and SM records. The result of XWT analysis indicates 10?Hz GPS is capable of capturing reliable and accurate coseismic dynamic deformations, as evidenced by the XWT-based semblance being close to 1 between GPS and SM records. The above results confirm the capability of 10?Hz GPS to capture coseismic dynamic deformations, detect seismic arrival time, and determine earthquake magnitude. Moreover, rapid magnitude determination based on 10?Hz GPS data can be regarded as an important supplement to Earthquake Early Warning (EEW).