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231.
航天器着陆缓冲机构是开展地外天体着陆探测的核心装置,其着陆性能直接关系到整个探测任务的成败。本文梳理并总结了现有航天器着陆缓冲机构的相关设计技术,重点介绍了航天器着陆缓冲方法、机构构型和地外小天体着陆/锚定机构,并对其优缺点和适用情况进行了总结分析。其次,针对各类着陆缓冲机构总结了动力学分析技术现状,对比了理论解析模型法、全机刚体仿真分析法、刚柔耦合仿真分析法、全机柔性仿真分析法和半主动控制仿真法等动力学分析方法的优劣。再次,论述了地面等效试验技术的研究进展,阐述了滑轮平衡法、斜坡模拟法和全机1/6尺寸模型法3种地面等效试验方法的主要特点。最后,结合未来深空探测需求,对航天器着陆技术存在的问题、及发展趋势进行了总结与展望。 相似文献
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233.
针对目前飞机装配所需的物料配送过程中存在的问题,提出了面向飞机装配的物料配送模式、任务模型,并引入物流管理部门——配送中心,对原有配送流程进行了优化重组,实现了物料由被动配送模式向主动配送模式的转变,最后设计开发了面向飞机装配的物料配送管理系统,实现了飞机装配所需物料的精益敏捷配送。 相似文献
234.
激光冲击叶片榫头变形控制与疲劳试验 总被引:1,自引:0,他引:1
针对某航空发动机涡轮叶片榫头部位疲劳断裂故障,利用激光诱导高压冲击波对榫头部位进行冲击强化,提高其抗疲劳性能。在试验测试激光冲击GH4133B镍基高温合金材料残余应力场的基础上,确定了叶片材料激光冲击工艺参数;根据榫齿面转接R区结构特征,设计了不等强度分布冲击方式,保证强化区域残余应力均匀、过渡分布,防止出现应力突变。由于榫头结构不均匀,高压冲击波引起的塑性流动使叶片发生宏观变形,采用数值仿真方法分析了激光冲击后叶片榫头宏观变形规律和机理。在此基础上提出了激光冲击叶片榫头变形控制的方法,并设计了榫头结合面冲击区域和方式,保证叶片榫头两侧对应区域的激光能量输入基本相当,通过结合面的塑性流动来减小叶片榫头宏观变形。冲击处理后的叶片榫头表面粗糙度、滚棒尺寸和平面度等均满足技术要求。并分析了激光冲击强化提高叶片高温疲劳寿命的原因。疲劳试验结果表明:激光冲击强化可提高叶片榫头部位的高温高低周复合疲劳寿命提高了279%。 相似文献
235.
236.
针对高速飞行条件下空气舵干扰区烧蚀产生的局部凹陷对气动加热的影响问题,建立了平板-空气舵流动模型,针对典型高速飞行状态,采用高温热化学非平衡数值模拟,研究了空气舵缝隙区的流动结构和气动加热规律,并对舵缝干扰区的烧蚀外形进行了模化,分析了干扰区烧蚀凹陷对流动结构和气动加热的影响,结果表明:烧蚀凹陷改变了干扰区压力分布规律,降低了沿展向压力梯度,从而抑制了边界层的横向流动和厚度减薄效应,使得干扰区热流降低,且热流降低量值与烧蚀凹陷深度呈正相关,凹陷深度为5 mm时干扰区热流降低量达到28.9%。 相似文献
237.
为解决自适应循环发动机性能在线自主优化问题,提出一种适用于三流道自适应循环发动机的智能自主优化控制方法,通过深度确定性策略梯度算法(DDPG)在线优化压比计划,实现控制规律自主寻优。本文在基准发动机特性图上给出了不同外涵面积下的等推力特性曲线,在此基础上给出了基准的最低油耗控制规律曲线。当发动机性能退化、或存在个体差异等偏离时,基准控制规律不再能使发动机性能最优,DDPG算法利用前期存储的数据对压比指令修正量进行训练学习,自主调整发动机控制规律。整机数值仿真结果表明,调整后亚声速巡航单位耗油率降低7.63%,与最低油耗点比较偏差0.03%。超声速巡航单位耗油率降低5.04%,与最低油耗点比较偏差0.01%。性能寻优算法可以在发动机性能偏离情况下实现发动机控制规律自主调节,达到最低油耗。 相似文献
238.
半柔壁喷管机构动力学仿真技术研究 总被引:1,自引:0,他引:1
基于刚柔耦合动力学仿真软件ADAMS,设计了半柔壁喷管的机构动力学仿真流程。在此基础上,针对柔性壁板的大挠度变形以及螺钉联接接触等非线性问题,综合分段线性化、等效刚度等处理方法,建立了半柔壁喷管机构动力学仿真模型。经与NASTRAN软件非线性有限元计算以及柔壁力学试验等结果比较,表明该半柔壁喷管机构动力学仿真模型具有较高的合理性和正确性。最后,检查了柔壁型面与气动型面之间的吻合度,并且分析了推杆驱动位移对试验段静压的影响关系。 相似文献
240.
智能推力估计面临飞行包线大、工作状态多变带来的数据采集和处理问题,获得的训练数据难以覆盖整个飞行包线的各种过渡工作状态,为此本文提出一种基于相似变换的推力估计数据处理方法。通过机理分析选择推力估计器输入,以相似变换对推力估计的输入和输出数据进行处理,并设计了基于输入延迟的深层动态神经网络来实现动态推力估计。非训练数据区域的动态仿真结果表明,相似变换后,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了62.20%,平均误差降低了43.50%;未进行相似变换时,相比深层静态神经网络,深层动态神经网络的最大推力估计误差降低了43.42%,平均误差降低了2.35%,仿真结果表明了本文所提出的数据处理方法和动态推力估计结构有效性。 相似文献