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81.
空间碎片在轨识别与参数辨识为空间轨道预警、航天器规避空间碎片提供了重要依据。文章在轨道相对动力学的基础上,模拟了空间碎片在光学探测过程中的拖尾成像特性;随后,采用 Hough变换对空间碎片尾迹特征.r进行提取与识别,获取碎片方位角信息,通过匹配多帧图像,获取碎片的方位角速度信息。同时,结合激光测距仪的测距信息,获取空间碎片的位置和速度信息;通过数值仿真验证,该方法能够实现对空间碎片探测、识别和定位,因而具有一定的工程应用价值。 相似文献
82.
在对散布参数验前可信度的定义与必要性进行分析的基础上,给出了给定散布参数(方差)的P值计算模型,构建了一维散布分析时验前分布可信度的P值模型,给出了验前P值与验前可信度的定义,并对其变动情况进行了阐述,给出了验前分布的拒绝条件.对二维散布分析条件下的验前可信度分析,分别构建了验前P值的独立求解模型和集成求解模型.并从0.05,0.2,0.4区分的数据区间,给出了验前分布选择的原则和要求.基于案例比较可见,验前可信度能较为显著地完成验前分布的差异化比较,相对现有的仅对验前可信度的定性说明,基于P值的验前可信度建模与计算,不仅能完成验前可信度的量化计算,而且能从概率的角度对验前分布选择的正确性进行假设检验. 相似文献
83.
粒子图像测速(PIV)作为一种流体力学实验技术,能够从流体图像中获取全局、定量的速度场信息。随着人工智能技术的发展,设计用于粒子图像测速的深度学习技术具有广泛的应用前景和研究价值。借鉴在计算机视觉领域用于运动估计的光流神经网络,采用人工合成的粒子图像数据集进行监督学习训练,从而获得适用于流体运动估计的深度神经网络模型,并且能够高效地提供单像素级别分辨率的速度场。文中采用人工合成的湍流流场粒子图像进行初步实验评估,并讨论PIV神经网络的隐藏层输出和内在原理,同时将训练而成的深度神经网络模型与传统的相关分析法、光流法对比;随后进行射流流场测速实验,验证深度神经网络PIV的实用性。实验结果表明,文中提出的基于深度神经网络的粒子图像测速在精度、分辨率、计算效率上具有优势。 相似文献
84.
85.
篦齿封严风阻温升特性研究 总被引:1,自引:0,他引:1
篦齿封严风阻温升效应引起的热负荷对航空发动机涡轮叶片冷气系统有着重要的影响。采用理论分析、数值计算与实验相结合的方法系统地研究了篦齿封严的风阻温升特性。首先,对篦齿封严风阻温升特性进行了理论分析,设计搭建了篦齿封严风阻温升特性实验台,建立了基于RNG(Re-Normalization Group) k-ε湍流方程的篦齿封严风阻温升数值求解模型。然后,研究了篦齿封严流场特性、泄漏特性和风阻温升特性,并将理论计算、数值仿真与实验测试结果相互对比分析,研究了压比、转速等因素对篦齿封严风阻温升特性的影响规律,揭示了篦齿封严的风阻温升效应产生的机理。结果表明:高低齿篦齿封严结构减弱了篦齿封严的透气效应,增强了篦齿封严的动能耗散,有利于降低篦齿封严的泄漏量;在所研究的工况下,转速低于2 000 r/min时,风阻温升效应较小,转速在2 000~6 000 r/min时,风阻温升随转速的升高而增大,温升值最高可达12.87 K;压比的增大会加强气流的对流换热,转速为6 000 r/min时,压比从1.1增加到1.3,温升值下降了7 K左右;风阻温升产生的主要原因是流经封严间隙的黏性气流与高速旋转的转子相互摩擦产生热量,气流吸收这部分摩擦热导致温度升高,转子转速越高,风阻温升效应越强。所研究的篦齿封严风阻温升特性为航空发动机内通道气流热负荷分析提供了理论依据。 相似文献
86.
使用微波等离子体技术(microwave plasma chemical vapor deposition,MPCVD)对膜厚100μm的(100)和(111)晶面金刚石膜进行刻蚀处理,研究其抗氧等离子体的行为。结果表明:(100)晶面刻蚀首先发生在晶棱晶界处,而(111)晶面金刚石的刻蚀首先发生在晶面处;30 min刻蚀后,(100)面金刚石有明显晶面显现,(111)面金刚石膜晶面不明显;60 min刻蚀后,(100)和(111)晶面金刚石膜的择优取向消失;(100)晶面金刚石特征峰的半高宽值(full width at the half maximum,FWHM)由刻蚀前的8.51 cm–1上升至刻蚀后的12.48 cm–1,(111)晶面金刚石FWHM值由8.74 cm–1上升至148.49 cm–1;(100)晶面金刚石膜刻蚀速率在40 min时为0.35μm/min,60 min时上升至1.34μm/min;刻蚀前期,(100)晶面金刚石膜具有更好的抗氧等离子体刻蚀能力,刻蚀后期其抗刻蚀能力与(111)晶面金刚石膜相似。 相似文献
87.
以1,4-二(4’-乙炔苯氧基)苯与甲基苯基二氯硅烷为原料,通过格氏反应合成具有二苯醚结构的含甲基苯基硅芳醚芳炔(PSEA-P2)树脂,进而制备其碳纤维增强复合材料。通过核磁共振(1H-NMR)、红外光谱(FT-IR)、差热分析(DSC)、热重分析(TGA)、动态热机械分析(DMA)等分析手段对树脂及其复合材料的结构与性能进行表征。结果表明:PSEA-P2树脂加工窗口为110~175℃,适合复合材料模压成型;树脂浇铸体具有优良的力学强度和耐热性能,在室温~450℃未出现玻璃化转变,弯曲强度可达54.3MPa,氮气下热分解温度Td5达到531℃;T300碳纤维增强复合材料室温下弯曲强度可达518.0MPa,400℃下弯曲强度保留率为53%。 相似文献
88.
89.
为初步研究幂率型凝胶液滴的二次雾化特性,将原始的Taylor-analogy-breakup(TAB)模型扩展并应用到幂率型凝胶颗粒中,采用四阶Runge-Kutta法对凝胶液滴的振荡方程和运动方程进行了数值求解,计算了不同空气动力和物性参数条件下的初始破碎时间和临界特征。结果表明:随着相对速度和液滴直径的增加,初始破碎时间迅速降低,然后保持稳定;随液/气密度比和表面张力系数增大,初始破碎时间呈线性增长趋势;初始破碎时间随稠度系数增大而增大,而当流动指数较小时初始破碎时间变化很小,流动指数超过0.6后初始破碎时间增长迅速,二者与相关实验比较存在一定误差;随Web数增大,液滴的振荡幅度变大,达到稳定后其无量纲变形系数就越大;凝胶液滴的稠度系数越高,临界Webc数越大,液滴二次雾化能力越低。流动指数小于0.6时,临界Webc数变化较小,而后其值则迅速上升。 相似文献
90.
飞行设备快速存取记录仪(Quick Access Recorder,以下简称QAR)保留了原始航班各类重要飞行参数在内的航行信息,使研究分析航空器实时状况和保障飞行质量成为可能。针对QAR数据高维大样本的特点,在如今大数据背景下,除了传统机理建模分析航空器飞行状态外,采用深度学习的方式建立基于数据驱动的航空器飞行状态识别模型,理论与实用意义兼具。通过对真实QAR飞行数据的研究,开发了基于深度稀疏受限玻尔兹曼机的异常飞行状态识别程序。首先利用小波降噪技术对原始飞行数据进行预处理清洗,在一系列典型飞行参数上提取经典时域特征以及小波奇异熵等信息熵特征构成特征集。在此基础上,分别利用经典的线性主元分析技术和深度稀疏玻尔兹曼机对特征集进行有效降维,最后采用四折交叉验证方式,通过高斯过程分类器实现对飞行状态的辨识。实验结果显示,基于深度受限玻尔兹曼机-高斯过程分类的飞行状态识别具有较高分类准确性。 相似文献