单层板撞击成坑声发射辨识及参数估计研究

空间碎片撞击航天器的威胁对发展在轨感知系统提出需求,为研制基于声发射技术的感知系统,有必要研究利用声发射波形分析对防护结构进行损伤模式辨识的方法。文章利用超声传感器进行了铝弹丸超高速撞击单层板的声发射信号采集实验及其数值仿真,并对波形在时域和频域内进行分析,结果表明:声发射波形的主波谷值随撞击速度增加而线性增加,直到防护结构被击穿;声发射波形中的高频分量与低频分量幅值之比存在一个区别成坑模式与击穿模式的阈值。基于上述结果提出了一种在撞击弹丸尺寸已知条件下辨识成坑模式并对其撞击速度及其弹坑尺寸进行估计的方案。     

推进剂加注后末修贮箱压力变化机理

利用推进剂加注前、后及发动机待机过程中末修贮箱的温度、压力参数,结合国外资料给出的15℃时N2O4推进剂中氮气溶解度曲线,确定了加注过程中的氮气溶解量,给出了氮气分压初值,用迭代方法计算出推进剂贮箱在任一温度下的压力,为判断贮箱泄漏提供了有效手段.     

一类混沌宽间隔FH-CDMA序列及其性能研究

对改进型 L ogistic- Map映射作了改进 ,对基本混沌序列两端分布密集的缺点有了较大幅度的改善 ,将所得到的混沌序列和修正了的对偶频带法相结合 ,又可以产生一类混沌宽间隔FH- CDMA序列。对该序列进行仿真验证的结果显示 ,新序列分布比较均匀且有较好的汉明相关性 ,而且数量极多     

听说语境中的二语词汇附带习得研究

在研究了国内外二语词汇附带习得文献的基础上,通过实验研究探讨影响听说语境中的二语词汇附带习得的因素。结果发现:听说能促成二语词汇附带习得,且阅读环境下影响二语词汇附带习得的因素也能影响听说语境下的二语词汇附带习得。根据研究结果,提出了几点对英语专业听说教学的建议。     

X射线脉冲星导航中的滤波方法分析

X射线脉冲星导航由于需要大量的观测数据来确定天体方位,因此需要较长的滤波周期(500 ～ 1000s),系统的状态方程是非线性的.若采用扩展Kalman滤波(EKF),线性化时会产生较大的高阶截断误差,且Jacobian矩阵不易精确计算,导致定轨的精度较低.文中采用非线性滤波方法- Unscented Kalman 滤...     

基于BP神经网络的便携式模拟电路故障诊断系统研究

针对模拟电路故障不易被检测、不易被精确定位且现场情况复杂的特点,本文以基本共射放大电路为例重点研究了基于BP神经网络的模拟电路故障诊断方法。首先,提取待测电路特征值,对可能出现的电路故障编号,随机测量多组电路正常情况下和各故障状态下的电路特性,包括输入、输出电阻,上限、下限截止频率,增益等。随后,将测量得到的多组电路特征值用于故障检测模型的训练。接着,根据模型输出值与目标值的误差,调整模型参数,直至误差满足要求。最后,将模型参数固化于诊断系统微控制器的Flash中。经实验验证,依据该方法设计的便携式故障诊断系统具有较高准确率和较低的成本,切合社会生产实际。另外,由于其结合了深度学习算法和电子线路分析方法,也可用于电子信息类本科教育课程实践。     

加筋板中超高速撞击声发射源定位方法

加筋板是航天器上的常用结构。为研制基于声发射技术的在轨感知系统,需要研究加筋板中声发射波传播规律及撞击源定位方法。文章测定了断铅信号在加筋板中的传播速度,对沿不同方向传播的波速进行了比较;通过有限元仿真,研究了筋体几何尺寸对板中声发射信号传播规律的影响。试验与仿真的结果表明:筋体对信号压缩波波速影响较小,但会造成信号第一幅值的衰减,在传感器布局设计时需要考虑到该因素。将加筋板中声发射信号传播速度取为沿不同方向传播波速的平均值,可将源定位问题转化成求取函数最小值的优化问题,在加筋板上对断铅波源和超高速撞击波源进行定位效果较好。     

Inconel718和GH761拉削表面状态检测

本文针对涡轮盘用合金——Inconel718和GH761,对其拉削表面层状态进行了系统的研究。采用SEM与AES技术,检测并分析了拉削表面层的显微组织和化学成分的变化。     

微小碎片对航天器舷窗玻璃损伤状况的跟踪研究

空间微小碎片环境比较复杂,其来源包括人为产生的碎片及微流星体。空间微小碎片不仅速度较高,而且数量庞大。它们频繁撞击航天器外表面,包括舷窗部位,特别是对航天飞机舷窗已造成巨大危害,使长期服役的国际空间站舷窗玻璃存在安全隐患。文章简要介绍了空间微小碎片对航天飞机和空间站舷窗玻璃的损伤状况,以及NASA对此做出的改进措施,这些跟踪研究成果可为我国长寿命、高可靠航天器舷窗结构设计提供参考依据。     

一种基于关键特征的搜索引擎结果聚类算法

为了解决用户在搜索引擎结果列表中寻找所需信息困难的问题,帮助用户快速有效地定位有价值的Web文档,与向量空间模型方法不同,采用基于关键特征的聚类算法(KFC).首先从搜索引擎返回结果的关键词里选择重要的词作为关键特征,然后通过分析特征间的关系对特征聚类,最后基于特征聚类结果实现文档的聚类.通过对实验结果的测试表明了算法的有效性.