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641.
固液捆绑火箭的高温喷焰、固体粒子冲蚀和随机振动相互耦合,对火箭尾部结构造成恶劣的“热振”环境。本文自主研发一种短切碳纤维增强甲基硅橡胶复合烧蚀涂层用于抵抗热振环境。首先,通过廉价的甲基硅橡胶取代昂贵的苯基硅橡胶作为成膜剂从而较大程度降低成本;其次,采用60%孔隙率和80 MPa抗压强度的氧化锆陶瓷微球补强隔热层,引入高比表面积的螺旋状陶瓷纤维强化增韧烧蚀层,利用近红外波段发射率为0.85的MoSi2弥合辐射层的裂纹。经地面热振试验对比分析显示,提出的热振涂层试片背温较主流烧蚀涂层降低约45 ℃,质量烧蚀率降低约38.5%,经过长征六号甲运载火箭的首飞试验验证,该热振涂层具有良好的热振防护性能。 相似文献
642.
为研究泡沫铜/低熔点合金(LMPA)复合相变材料在间歇放热工作环境下恢复至初始状态的能力及不同孔隙率泡沫铜的添加对其凝固放热过程的影响,通过数值模拟对比分析了47合金、正二十三烷与泡沫铜复合前后的凝固放热过程,并调节泡沫铜/47合金复合材料孔隙率计算模拟芯片温度在凝固放热过程中温度随时间变化曲线。结果表明:泡沫铜的添加对2类材料凝固过程均有促进作用,模拟芯片恢复至目标温度所需时间分别被缩短6.6%和47.7%。因体积潜热值的差距,泡沫铜/47合金凝固时需放出更多热量,恢复至目标温度的时间较长,是正二十三烷复合相变材料的1.52倍。随着孔隙率的增大,复合相变材料恢复至室温状态所用时长变化不大,考虑到孔隙率对相变热控过程中的影响,实际使用时应综合考虑。 相似文献
643.
针对现有Android恶意软件家族分类方法特征构建完备性不足、构建视角单质化等问题,提出了一种多视角特征规整的卷积神经网络(CNN)恶意APP家族分类方法。该方法结合MinHash算法。将软件中Android框架系统API、操作码序列、AndroidManifest.xml文件中的权限和Intent组合3个视角的原始特征在保留APP间相似度情况下进行规整,并利用多路卷积神经网络完成对各视图的特征提取和信息融合,构建一套恶意APP家族分类模型。基于公开数据集Drebin、Genome、AMD的实验结果表明:恶意APP家族分类准确率超过0.96,证明了所提方法能够充分挖掘各视角的行为特征信息,能有效利用多视角特征间的异构特性,具有较强的实用价值。 相似文献
644.
645.
激波/湍流边界层干扰(STBLI)是航空航天领域中广泛存在的一种复杂流动现象,形成条件涵盖跨声速到高超声速,形成环境复杂多样,给飞行器的气动性能和结构安全性带来重大的影响。结合STBLI的典型流动图像介绍了干扰区的重要物理特征;总结了一些有代表性的STBLI流动控制技术的现状,分析了包括涡流发生器、电磁激励等控制技术的原理、效果及不足;探讨了STBLI流动控制研究中有待于进一步深入研究的问题和方向,为发展实用、高效、针对高超声速条件下的STBLI流动控制技术提供了理论支撑和技术储备。 相似文献
647.
针对高温压力传感器有引线封装在恶劣环境下的弊端,本文对无引线封装进行研究。首先,对无引线封装结构进行设计,并明确了适用无引线封装的高温压力敏感芯片结构;其次,研究了耐高温低应力气密封装工艺、低应力黏片工艺、无引线电气互联工艺,并实现工艺兼容。最后,将该无引线封装结构应用于高温压力敏感芯片,评估无引线封装效果。经测试,无引线封装结构漏率为10E-8 Pa·L/s,工作温度达300 ℃。本文的研究将拓展高温压力传感器应用领域,提高传感器恶劣环境的适应性及可靠性。 相似文献
648.
非金属复合材料是一种低密度、高强度、高模量的高性能材料,目前已经成为航天卫星上不可或缺的关键结构材料。但与此同时,该类材料也是一种极难加工的各向异性非均质材料,采用传统的接触式方法加工易产生崩边、分层、起毛、撕裂等问题。激光制造技术作为一种开始逐步走向实用化的先进制造技术,具有材料去除能力强、加工精度高、损伤可控等一系列优点,是一种实现非金属复合材料高性能加工、满足现有和未来需求的理想方法。本文围绕航空航天领域应用较为广泛的碳纤维复合材料、芳纶纤维复合材料和陶瓷基复合材料,系统地综述了国内外激光加工非金属复合材料的研究与应用进展。其中技术分支涉及切割、制孔、铣削刻蚀、清洗等实体减材制造技术。最后对非金属复合材料激光加工方法的未来研究重点和工程应用前景进行了总结与展望。 相似文献
649.
650.
为了提高惯性传感器采集到的序列数据中步态识别的准确率,建立了一个激励层改进的卷积神经网络(CNN)模型。针对三轴加速度传感器对运动太过敏感导致步态周期划分不准确的问题,采用加速度传感器与弯曲度传感器组合获取人体运动信息。将CNN模型中激励层的线性整流函数(ReLU)改进为带泄露线性整流函数(Leaky ReLU),以解决遇到卷积输出数据小于0时神经元被抑制的问题,进而达到提高步态识别准确率的目的。实验结果表明:激励层优化的CNN模型在行走、上下楼和上下坡五种步态模式下识别率达到了95.79%,与未采用弯曲度传感器的改进CNN模型和未进行激励层改进的CNN模型相比,步态识别率有所提高。 相似文献