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高功率霍尔推力器兼顾了比冲高、推力大、寿命长等特点。为了提高设计效率并考察热负荷问题,以50 kW级霍尔推力器为对象,采用单元粒子法(PIC)/蒙特卡罗碰撞模型(MCC)/直接模拟蒙特卡罗碰撞模型(DSMC)混合算法,建立二维对称计算模型。基于准电中性假设、中性原子考虑为背景气体,计算得到标准工况下(功率50 kW,流量86.4 mg/s)推力为2.2 N,比冲为2 598 s,与同类推力器实验结果对比,误差分别为5.18%和3.35%。在此基础上,考察了多种工况下(工作电压400~600 V,工质流量69.12~103.68 mg/s)放电通道内离子数密度、离子轴向运动速度、电子温度分布等参数。结果表明:增大工作电压会增强粒子间相互作用及离子加速喷出效果,流量调节影响电子温度和离子数密度分布;从推力器性能方面来看,增大工作电压,推力比冲随之增大,流量增大、推力增大,推力器的热损失功率占比达到15.94%。研究结果为高功率霍尔推力器的设计和实验提供了一定的参考依据。 相似文献
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物联网(IoT)恶意样本发展迅猛,在网络中大量攻击各类物联网设备,但由于开源问题导致其家族特征并不明显,需要一种更细粒度的样本分类方法,以解决高级威胁样本发现和攻击组织追踪等问题。针对该问题,对2019年5月至2020年5月捕获到的157 911个物联网恶意样本进行了大规模分析,并标注了一套包含9个家族分支共计12 278个样本的数据集。提出了物联网恶意样本的分类方法,通过静态逆向分析提取FCG图和文本等复杂结构特征,利用图表示学习和文本表示学习的特征,在标注的数据集上取得了平均召回率88.1%的分类效果。所提方法在实际工作应用中效果优异。 相似文献