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281.
282.
283.
热分析法研究ADN与推进剂组分的相互作用及相容性 总被引:1,自引:0,他引:1
用高压差示扫描量热法( PDSC),研究了ADN(二硝酰胺铵)与推进剂的粘合剂、固化剂、增塑剂和高能填料的相互作用及相容性。结果表明,ADN与PEG、TDI和HDI二元混合物的分解温度比ADN的分解峰温低16.3~26.9℃,混合体系相互作用危险,相容性差;ADN与NG-BTTN、TEGDN、Bu-NENA和HMX二元混合物的分解温度略高于ADN的分解峰温0.5~7.5℃,对应混合物的分解温度比NG-BTTN、TEGDN、Bu-NENA和HMX的分解温度低5.9~14.4℃,混合体系的相互作用较为敏感;ADN与GAP、PBT、PET、IPDI、N-100、NG、TMETN、BDNPA-F和Al二元混合物的分解温度与各单组分分解温度差小于2℃,上述组分相容。 相似文献
284.
285.
286.
余度技术是提高系统任务可靠性与安全性的一种手段,文中介绍了为提高发动机试验的可靠性,在控制喷管资态的伺服机的中引进余度技术所做的研究与浓度与尝试。 相似文献
287.
运用传统单隐层的神经网络进行航空发动机部件故障诊断识别受其浅层结构影响,精度不高,而用深度置信网络(Deep belief network,DBN)等深度学习方法则存在耗时、参数训练复杂的问题。为解决现有的基于数据驱动的发动机部件故障诊断方法的不足,提高诊断精度,缩短训练时间,将核方法和多层极限学习机(Multilayer extreme learning machine,M-ELM)相结合,提出一种深度核极限学习机(Deep kernel extreme learning machine,DK-ELM)。算法首先利用深度网络结构对输入数据进行逐层的特征提取,抽象得到的特征通过核函数实现高维空间映射分类。这些措施有利于提高算法的分类精度和泛化性能,在训练速度上较深度学习也有明显的提高。将该算法与深度学习和其他极限学习机算法进行综合比较研究,结果表明:基于DK-ELM的诊断方法有效、可靠,便于实现,为航空发动机部件故障诊断提供一个更为优秀实用的工具。 相似文献
288.
信源个数与信号参数估计是盲信号处理的关键环节,对后续信号的侦察处理意义重大。针对当前盲信号信源个数与信源参数估计研究割裂的问题,提出了一种联合估计算法。通过分析信号的稀疏系数在不同测量矩阵相同稀疏字典下位置相同的特点,提高了信源个数和信号参数的估计精度,实现算法的自适应控制;通过数理分析确定了多级搜索策略的最优级次,大大降低了稀疏字典的原子数目。仿真结果表明:算法在一定信噪比下能够实现信源个数和信号参数的有效估计;信源个数和信号参数的估计精度随着压缩比的降低而逐渐提高,随着信噪比的提高而逐步增强;噪声对信源个数和信号参数估计精度的影响很大,尤其是低信噪比下;第2个信源载波频率和调频斜率的估计误差明显高于第1个信源参数的估计误差。 相似文献
289.
作为在轨网络化与智能化信息处理的中心,北斗三号卫星综合电子系统采用分级分布式网络体系结构,以网络化、扩展性、高可靠为原则,实现星座复杂业务信息统一处理和共享。基于标准空间链路协议、空间子网与星内子网分级网络拓扑实现通信网络化,基于接口标准化实现软硬件模块灵活扩展,基于分级故障检测与处置、功能与信道容错、可靠重构与维护及自主健康与任务管理技术保证卫星服务连续性。工程实践表明,北斗三号卫星综合电子系统有力支持分组分批研制及长期可靠智能自主运行,为未来大型复杂航天器电子信息系统的设计提供参考。 相似文献
290.
采用尺度自适应模拟(SAS)对雷诺数3 900的圆柱绕流展开数值模拟,对比分离涡模拟(DES)的计算结果和已有文献中的实验数据,系统研究了SAS和网格尺度的关联性问题。详细研究了不同网格分辨率和展向计算域的影响,分析了冯卡门尺度在尾迹区的时均湍流统计特性和瞬时分布规律。结果表明:在相同的网格分辨率下,SAS预测的回流区长度小于大涡模拟(LES),表现出较早的剪切层失稳;网格加密后,SAS预测的回流速度增大、雷诺应力峰值降低,计算结果与Lourenco & Shih的实验结果相接近。此外,在相同网格分辨率下改变展向计算域大小对SAS结果的影响很小。对SAS的网格尺度关联分析可以为该方法的工业应用提供指导。 相似文献