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991.
CMDB推进剂RDX填料表面包覆对其机械感度和力学性能的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
为了改善RDX-CMDB推进剂的安全性能和力学性能,用一种含能高分子材料(记为HP-1)和一种胺类物质(记为AM)对RDX填料进行了表面包覆。用SEM和XPS对包覆样品的包覆效果进行了表征,对包覆前后RDX样品的撞击感度、摩擦感度及CMDB推进剂的机械感度和力学性能进行了测试和对比。结果表明,单独用HP-1包覆的样品机械感度没有明显变化;而随着AM用量的增加,样品的摩擦感度和撞击感度都有下降的趋势,当HP-1和AM的含量分别为1%和0.5%时,样品的特性落高升高了约17 cm,摩擦爆炸概率由92%降到58%。通过对RDX填料进行包覆,CMDB推进剂的撞击感度没有明显变化,而摩擦感度由58%降到4%,各个温度下的力学性能也得到了很大改善。 相似文献
992.
993.
激光烧蚀微推进技术是空间微推进技术中的一种,是基于激光推进原理的电推进技术,可用于微纳卫星姿态与轨道控制.回顾激光烧蚀微推进技术发展的历程,简述其推进原理涉及的基本理论,对激光烧蚀微推进领域涉及的技术方向研究现状进行探讨,对相关各种类型微推力器进行对比分析,结合激光烧蚀微推进技术的特点,分析激光烧蚀微推进技术发展趋势,... 相似文献
994.
舟船空投入水时将承受较大的垂直和侧向过载,将对舟船的结构强度、稳定性产生不利影响,通过控制船体入水俯仰角可减小此过载.为研究船体入水角度对减载的影响规律,利用LS-DYNA对不同角度下船体着水过程进行了仿真,得到不同工况下着水过程加速度变化曲线,并通过水上跌落试验对仿真计算结果进行了验证,结果表明通过采取合理的入水角度... 相似文献
995.
996.
地效飞行器着水过程中,断阶着水产生的冲击易导致结构表面屈曲或破坏。基于ALE有限元法,通过罚函数法处理两相界面流固耦合问题,对地效飞行器着水过程进行数值模拟,分析不同前飞速度、下沉速度、俯仰角等参数变化对浸水深度、砰击过载等的影响。结果表明:在研究工况下,机体着水产生的压力峰值均出现在断阶处;随着俯仰角增加,水平过载峰值减小,垂向过载峰值先增大后减小,俯仰角为7°时垂向过载峰值最大,是最低过载峰值(俯仰角为15°时)的1.4倍;前飞速度增加致使水平过载峰值增大,而对垂向过载峰值影响不明显,但垂向过载峰值与垂向速度的平方近似呈线性关系,下沉速度越大,砰击过载峰值越大。 相似文献
997.
998.
针对采用可变速控制力矩陀螺(VSCMG)进行柔性太阳翼振动抑制问题,提出一种基于求解非光滑 H∞ 综合问题的最优参数正位置反馈(PPF)控制方法。首先,建立考虑VSCMG和柔性太阳翼耦合的振动模型,得到了线性化的约束陀螺柔性板动力学模型,基于同位控制思想推导了以角度陀螺为测量装置的约束陀螺柔性板全阶状态空间模型。针对被控对象特性,确定最优PPF控制器的结构构型和待优化参数。进而,通过对约束陀螺柔性板全阶状态空间模型进行降阶、修正和加权处理,将PPF控制器参数优化问题转化为在PPF控制器构型约束条件下的非光滑H∞综合问题,并应用一阶下降算法进行寻优求解,实现最优PPF控制器的设计。该方法能够实现对各阶陀螺模态的独立控制,在保证快速性和鲁棒性的前提下,实现最优PPF参数的稳定高效求解。仿真结果表明,所提出的最优PPF控制方法能够快速、鲁棒地实现航天器柔性太阳翼的主动振动抑制。 相似文献
999.
为了研究低温推进剂贮箱的压力控制特性和热力学排气系统的运行特性,建立了耦合贮箱内流体流动相变过程与热力学排气系统(TVS)的数学模型,对TVS系统运行后贮箱的压力和温度变化进行了仿真计算。在以液氮为贮存工质的低温流体高效贮存平台上,进行了仿真模型的验证。分析了不同液体过冷度对低温贮箱温度和压力控制特性的影响。研究发现,在相同的在轨贮存周期内,对于饱和状态的液氢和液氧,TVS只有在排气模式下才能实现低温贮箱的压力控制,而对于过冷状态的液氢和液氧,TVS只需进行混合模式运行便可实现低温贮箱压力控制,且TVS混合运行时间随液体过冷度的增加而减少,16 K液氢时TVS的运行时间(546 s)相比于20 K液氢(663 s)减少了17.6%,78 K液氧时TVS的运行时间(2 760 s)相比于90 K液氧(16 469 s)减少了83.2%。过冷液体与气枕的混合可以实现低温流体在轨贮存过程中的零排放。 相似文献
1000.
多标记学习和选择性集成是机器学习中的两个热点研究问题。本文利用聚类思想探究多标记学习中的选择性集成, 提出了两种具体的多标记选择性集成算法:基于最小距离的簇中心选择算法(Minimum distance based cluster center selection,MDCCS)和基于K-means的簇中心选择算法(K-means based cluster center selection, KMCCS)。在所提出的算法中,如何度量学习器之间的距离是其能否成功的关键因素。本文首先基于学习器的分类结果对其进行重新表示,在此基础上给出了学习器之间距离的计算方式。此外, 对于算法中的空簇问题给出了两种解决方法。基于Mulan数据库中的多标记数据集和5种评价指标对所提算法进行了详细的分析,实验结果表明了所提算法的有效性。 相似文献