吸气式脉冲爆震发动机原理性试验研究

设计了内径分别为60、70mm的两组吸气式两相脉冲爆震发动机,在略高于常压状态下成功进行了以汽油为燃料、以空气为氧化剂的吸气式两相脉冲爆震发动机原理性试验.进气道内采用无阀的进气结构,试验中在爆震管内部安装Shchelkin螺旋来促进爆震波的生成,所测量的爆震波接近充分发展的C-J爆震波.内径60、70mm的发动机最高工作频率分别为15、20Hz.进气道内压强变化幅度在0.1MPa左右,说明所设计的进气道与爆震管匹配良好,这将为脉冲爆震发动机用于工程实际提供技术储备.     

水下航行体空泡发展及出水溃灭特性实验研究

针对水下航行体出水过程中的空泡发展及溃灭特性问题,基于新型实验平台,即减压水下航行体运动平台,进行了垂直约束式发射实验,探究了傅汝德数和空化数对空泡发展和溃灭过程的影响。对空泡出水溃灭过程进行描述,并定义了空泡溃灭数Fc,用以衡量空泡溃灭速度。结果表明,傅汝德数主要影响空泡形状,空化数主要影响空泡的尺寸。此外,水下航行体出水时空泡溃灭向下推进速度与傅汝德数呈负相关关系,与空化数呈正相关关系。     

凹槽参数对通气空泡融合的影响

水下航行体通气技术形成的空泡能够有效降低航行阻力并调节运动姿态,但通气空泡在航行体表面不易融合,空泡形态不稳定,因此开展通气空泡的融合控制具有重要工程应用价值。采用有限体积法进行数值计算,研究了航行体孔后开槽对通气空泡融合的控制作用,并探究了不同凹槽参数对通气空泡融合的影响。研究发现,凹槽改变了空泡的流场特性,槽内产生的旋涡卷吸流经凹槽的气体,使槽内气体向航行体周向发展并融合;当槽宽取0.125D,孔槽间距取0.075D时,对空泡融合的促进以及稳压效果最佳。     

先进飞机平台天线孔径综合的总体设计技术

电子信息系统的综合一体化是先进平台的典型特征,天线孔径综合将众多分立的天线单元/阵列进行整合,可显著地缩减平台天线数量,改善平台的气动和隐身性能。天线孔径综合需要满足小尺寸、高性能、低耦合等诸多要求,是射频综合系统的主要难点之一。以先进飞机平台为例,介绍天线孔径综合的总体设计技术,主要包括天线孔径综合的总体思路、电磁兼容性的考虑和典型天线样机的研制。     

液氧/甲烷发动机推力室肋强化换热技术数值研究

为了提高液氧/甲烷发动机再生冷却通道中冷却剂的吸热效率,同时提高该区域的热防护能力,对带有4种不同肋结构的推力室进行了三维稳态耦合传热计算.分析结果表明,在推力室燃气侧壁面设置纵向肋之后,通过引入等效平均热流密度能够描述带肋发动机推力室壁面的实际换热特征.设置人工粗糙度能够使壁面温度降低85.4 K,但会使压降增大0....     

空间特定目标表面的双波段红外辐射特性调控方法

红外诱饵等空间特定目标是对抗红外探测的主要手段之一。随着双色制导技术的发展,红外探测灵敏度不断提升,目标识别能力不断增强,这对空间特定目标表面的双波段红外辐射的逼真性提出了要求。通过改变空间特定目标表面发射率控制其红外辐射强度的大小,使用数值仿真的方法进行计算,从而提出了对空间特定目标表面红外辐射特性的调控方法。此外根据所确定的表面发射率、可见光吸收及红外发射比例以及内热源功率,选择合适的表面材料以及热功率施加方法,在保证空间特定目标表面机械性能的同时,使空间特定目标满足光照及阴影区的双波段红外辐射特性要求,并进行模型的制作以及热真空实验,证明了理论计算的准确性。     

基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断

针对运载火箭动力系统故障的复杂特性和故障模式的不确定性,提出了基于神经网络和证据理论的火箭发动机故障诊断。首先以火箭视加速度和角速度作为网络输入,故障类型矩阵作为网络输出,通过BP神经网络和RBF(径向基函数)神经网络进行故障诊断;之后通过D-S证据理论融合神经网络结果;最后通过滚动时域估计方法对火箭飞行状态特征量估计。仿真结果表明诊断准确率达到99%以上,表明提出的方法对于火箭发动机故障诊断具有较高的准确性和实用性。     

复燃对液体火箭返回阶段底部热环境的影响

为了研究垂直起降液体火箭在返回阶段发动机反向喷流及复燃对箭体着陆支腿和底部热环境的影响,建立了尾焰复燃、流场及光谱辐射计算模型。在国内率先对垂直起降液体火箭在返回阶段的箭体底部热环境进行了数值计算,流场计算采用商业软件,复燃反应使用有限速率化学反应模型;采用HITRAN数据库获得喷流气体组分的光谱吸收系数、正反光线踪迹法求解辐射传递方程。利用文献实验结果,对计算进行了验证并考察了复燃对底部热环境的影响。结果表明:复燃反应对包括箭体底面、侧壁面及着陆支腿的对流和辐射热流密度均会明显升高,最高可达80%以上。因此,研究成果适用于液体火箭返回阶段底部精细化热设计,且在设计过程中有必要考虑复燃的影响。     

基于深度学习的多步预测方法在太阳风速度预测上的应用

为对近地环境太阳风状况进行可靠预测,引入基于深度学习的多步预测方法来预测在太阳与地球之间的拉格朗日点1（L1）处距离输入观测数据序列未来24、48、72、96 h的太阳风速度。采用SDO的图像数据提取冕洞面积等特征信息,并从NASA OMNIWEB数据集提取其他输入特征,形成多变量的时序数据作为太阳风速度预测的输入信息,输出未来某时刻附近几个小时的太阳风速度。预测过程中分别采用单一LSTM模型、编解码器LSTM模型和CNN-LSTM编解码器模型3种深度学习预测模型作为基模型,融合多步输出端数据进行对比分析。实验表明,多步预测相较于单步输出预测,对未来24、48、72、96 h的太阳风速度预测的相关系数和精度均有所提高,其中单一LSTM模型对于未来24 h太阳风速度的多步预测结果最佳——与观测数据的相关系数为0.789,均方根误差为62.469 km/s,平均绝对误差为46.476 km/s。     

高能电子辐照引起的纳米器件翻转效应研究

随着电子器件特征尺寸的减小,其翻转阈值也在降低,使得空间中的高能电子或可诱发纳米器件产生翻转效应。文章选用28 nm的V7型FPGA作为研究对象,分别采用能量为0.2 MeV和1.5 MeV、注量率为5×108～1×109/(cm2·s)的电子进行辐照,结果表明试件产生了明显的翻转效应。结合高能电子作用28 nm器件的仿真结果,经分析可知,1.5 MeV能量的单个电子与器件碰撞不能发生核反应;针对高能电子诱发器件存储单元翻转的几种可能机理,初步认为该器件的翻转是由多个电子同时作用到其中形成局部电荷累积导致的。因此可见,对于电子能量高、通量大的木星等星体的辐射带环境,需考虑高能电子诱发纳米器件翻转对航天器的影响。