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191.
为了对高能固体火箭发动机进行冲击安全性评价,进行了?480 mm×640 mm高能发动机的火箭橇冲击试验,试验结果表明,高能发动机在冲击作用下存在无反应、燃烧和爆炸3个反应级别,且明显受到推进剂损伤程度的影响,测试获得了各反应级别对应的冲击速度区间,并分析了推进剂损伤对反应剧烈程度的影响规律。建立了高能发动机冲击起爆的数值仿真模型,该模型基于计算单元压力大小作为是否起爆的判据,可用于分析冲击起爆的初始位置,计算结果与试验基本吻合,验证了仿真模型的正确性。该项研究可为高能发动机冲击安全性研究与评价提供参考。 相似文献
192.
193.
在对数据复制协议进行充分研究的基础上,提出了基于层状模型的分布式服务注册与恢复算法,将各个管理域内的服务定位器(SL)组织成一个逻辑上的层状模型,通过复制协议实现服务注册消息向各管理域服务定位器的注册.为加快注册消息传播,提出了域内与域间消息传播的控制策略.对提出的算法进行了仿真,结果表明策略控制加速了服务注册消息的传播. 相似文献
194.
RTK授时不依赖实时精密星历,精度高、实现简单,在短距离精密授时与时间同步中具有突出的应用潜力。针对城域环境下单系统RTK授时可能面临可用卫星数量较少、收敛时间较长等问题,验证分析了GNSS多系统RTK授时性能。基于中国科学院国家授时中心时间频率资源和3个GNSS跟踪站的BDS-3、GPS和Galileo观测数据开展多系统RTK授时试验,涉及动态、静态和固定站坐标3种模式,并从授时精度、收敛时间和稳定度3个方面展开分析。两条基线的试验结果表明:与光纤双向时间频率传递结果相比,动态模式下,多系统单频授时差异STD较GPS单系统分别提高9.13%和9.01%,静态模式分别提高6.09%和11.76%,固定站坐标模式分别提高3.04%和5.79%,多系统单频RTK授时的授时结果差异STD优于0.25 ns,双频优于0.15 ns;多系统融合使得RTK授时的收敛时间与GPS单系统相比至少缩短25%以上,静态模式下双频RTK收敛时间缩短最多,两条基线分别缩短66.9%和67.8%;3种模式多系统站间钟差的万秒稳均进入10-15量级,动态模式和静态模式下短期稳定度相比GPS单... 相似文献
195.
简述了超声疲劳试验机的工作原理以及应用超声疲劳试验技术研究工程结构材料疲劳裂纹扩展性能的实验方法。通过三维有限元计算及动态模态分析,研究了包括整体裂纹扩展试件及聚能器在内的振动体的应力、应变场和位移场,导出了确定裂纹尖端应力强度因子的位移法和能量法,并对这两种计算分析方法的特点以及所得到的结果进行了分析对比。计算与分析结果表明,应用能量法研究超声疲劳载荷下的裂纹尖端应力强度因子及疲劳裂纹扩展性能,具有简明和计算精度高等突出优点。 相似文献
196.
针对采用100V高压电池阵的空间站结构体带电现象,提出采用等离子体接触器进行主动电位控制方案,根据此方案建立包含接触器的空间站充放电等效电路模型,研究等离子体接触器对空间站充放电过程的影响及空间站结构因素对接触器钳位效果的影响,从而了解等离子体接触器与空间站悬浮电位的耦合特性。结果表明,无论空间站处于“快速充电”还是“正常充电”情况,等离子体接触器均能有效将空间站悬浮电位钳制在合理范围内。空间站结构因素中,电池阵暴露导体面积对接触器钳位过程影响较大,结构体暴露导体面积和结构体等效电容的影响可忽略。 相似文献
197.
针对CVI工艺下复合材料典型铆接板,提出一种适合复杂模型动力学分析的建模方法:采用Bush和RBE2的组合单元模拟铆钉连接,将板间的弱非线性接触力转化为接触刚度,建立该复合材料铆接板的有限元模型。同时,基于有限元-间接边界元法推导了考虑接触力的声固耦合动力学方程,开展了该复合材料铆接板在随机噪声激励下的声固耦合分析,并探讨界面接触对声固耦合系统固有特性和动响应的影响。研究结果表明,界面接触模型比界面刚接模型更为准确;刚接模型会增大复合材料铆接板连接界面的局部刚度,使得结构的固有频率偏高,响应峰值向高频处移动;考虑接触对结构的加速度响应影响较大,对应力响应影响较小。 相似文献
198.
199.
200.
为了深入研究航空发动机故障机理,提出基于航空燃气涡轮发动机性能仿真软件(GSP)和堆栈降噪自编码器(SDAE)的航空发动机故障诊断方法。通过GSP性能仿真方法模拟发动机在不同设计参数下的部件故障,并得到对应的运行状态参数;从每种故障类型下的长时间序列的状态参数中提取出向量化的曲线特征,构成故障样本;将故障样本带入SDAE模型中进行深度特征提取,经过前向传播和反向微调得到训练好的模型用于发动机故障诊断。结果表明:GSP能够通过参数更改来模拟微弱故障下的状态参数,从而构建多故障样本集;SDAE的重构误差和反向传播误差能够快速收敛到较小值,SDAE的故障诊断正确率为99.5%;与深度信念网络(DBN)、人工神经网络(ANN)以及经典机器学习方法支持向量机(SVM)相比,SDAE的故障分类正确率分别提高了0.8%、6.9%和10.1%。 相似文献