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211.
酚醛树脂基纳米多孔材料(Phenolic Resin-based Nanoporous Materials,PNM)是满足新一代航天飞行器轻质、高效隔热需求的新型热防护材料,传统制备方法中需使用超临界干燥技术,制备周期长、成本高。本研究通过两步法,即先合成线性酚醛树脂,再进行溶胶-凝胶的方法,实现了常压干燥PNM的制备。系统研究了固化剂含量、固化温度和固化时间对材料结构的影响和调控作用,分析了影响材料收缩率和热稳定性的因素。结果表明,PNM的微观纳米结构的变化会影响材料干燥后的收缩率,制备大颗粒、大孔径的微观结构更有利于降低材料的收缩率。而PNM的热稳定性主要受交联反应过程形成的化学结构的影响,通过优化固化剂的含量可提高PNM的热稳定性。当固化剂含量为10%,固化温度提高至150℃,固化时间延长至48 h的条件下,获得的PNM有最高的热稳定性(900℃下的残碳率为54.2%)、最发达的孔结构(比表面积为264.0 m2/g、孔容为2.67 cm3/g、平均孔径为40.0 nm)和最小的收缩率(0%)。此PNM制备方法简单、性能优异,在未来航天飞行器上有广阔的应用前景。 相似文献
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214.
开展飞行员头盔夜视镜系统的高速气流吹袭试验,研究其气动特性和作用在人体颈椎上的力,评价其对弹射救生安全性的影响,为头盔夜视镜系统的设计和使用提供依据。采用高速气流吹袭台(敞开式风洞)吹袭的试验方法,将弹射座椅固定在吹袭台喷口前的台架上,试验假人(HYBRID Ⅱ型假人)端正地放置在弹射座椅上,试验假人穿抗荷服,佩戴头盔、夜视镜、供氧面罩。以850 km/h的吹袭速度作为试验的起点,按照试验设计确定的原则依次调整吹袭速度。夜视镜分下位(工作)和上位(非工作)2个状态进行试验,用高速摄像机记录头盔夜视镜在吹袭时的佩戴状态,测量试验假人颈椎下端的力和力矩。高速摄像机、力和力矩测量系统用高速气流吹袭台设定的时间基准同步测量。共进行了10发试验,其中5发试验夜视镜从头盔上吹脱,5发未吹脱;获得了各次试验中假人颈椎的受力曲线及夜视镜吹脱的时刻和轨迹。按照试验合格判据,吹袭速度均未超过850 km/h。头盔加装夜视镜后,相比头盔不加装夜视镜,气流吹袭性能下降,吹袭速度800 km/h以上颈椎力矩超标,700 km/h为临界点,600 km/h合格。建议将头盔夜视镜系统的气流吹袭性能包线限制在600 km/h以内。 相似文献
215.
在综合模块化航空电子(IMA)系统应用集成的过程中,对IMA系统的资源配置建模和安全性分析至关重要。首先利用模型转换的方法,提出一套从架构分析和设计语言(AADL)模型到扩展着色Petri 网(ECPN)模型的转换规则,将AADL模型转换为ECPN模型,并且确保在模型转换过程中不丢失任何关键资源建模元素;然后基于目标模型进行后续的安全性分析研究;最后用一个简单例子演示如何应用提出的模型转换方法。结果表明,AADL2ECPN模型转换方法分析IMA系统安全性的可行性。 相似文献
216.
探月工程(三期)项目提出了在月面进行至少2 m深度的钻取采样任务,前期需要在地面进行模拟月面钻进过程热特性的研究,为此本文发明了一套月面真空环境模拟装置。根据模拟月壤钻进试验的要求,设计了一种可从底部抽气的三段式可多次拆装的真空罐结构。考虑到模拟月壤的颗粒大小和快速抽真空的要求,设计了一种筛网状具有多层过滤结构的月壤筒。根据在真空度不变的条件下可进行连续多次钻进试验的要求,设计了可从外部操作的具有缺齿结构的月壤筒转动机构。由真空度要求和可耐粉尘的特性要求,选取了三级扩散泵组。实验表明,在不放置模拟月壤的情况下,本环境模拟装置中的真空度可达10-1 Pa,在放置模拟月壤的情况下,真空度可达7 Pa,能够满足模拟月面钻进过程热特性试验的要求。此外,通过测量抽真空过程中真空度随时间的变化情况还得出了模拟月壤出气量曲线,对模拟月壤真空系统的实验应用具有重要价值。 相似文献
217.
嵌入式系统开发与传统软件开发有着很大不同.嵌入式系统具有内核小、专用性强、高时效性、高可靠性、目标平台复杂等特点,这就对系统设计者提出更高的要求.面对目前嵌入式系统开发过程中的这些问题,尤其针对开发过程复杂,程序自动化程度不高等问题,提出一种基于Esterel代码自动生成的方法.该方法主要利用Esterel语言来对目标系统进行建模,实现将同一个Esterel模型编译为多个目标平台的代码.通过操作系统(OS)抽象层的设计,使系统开发人员不用关心目标平台相关的实现细节,更加容易进行多目标平台程序设计,从而实现嵌入式系统的程序设计自动化.通过实验表明,Esterel模型可以正确、高效地编译为多目标平台的代码,实现目标平台代码的自动生成. 相似文献
218.
219.
Dan-Dan Liu Tao Yu Jing-Song Wang Cong Huang Wei-Xing Wan 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2009
Neural networks (NNs) have been applied to ionospheric predictions recently. This paper uses radial basis function neural network (RBF-NN) to forecast hourly values of the ionospheric F2 layer critical frequency(foF2), over Wuhan (30.5N, 114.3E), China. The false nearest neighbor method is used to determine the embedding dimension, and the principal component analysis (PCA) is used to reduce noise and dimension. The whole study is based on a sample of about 26,000 observations of foF2 with 1-h time resolution, derived during the period from January 1981 to December 1983. The performance of RBF-NN is estimated by calculating the normalized root-mean-squared (NRMSE) error, and its results show that short-term predictions of foF2 are improved. 相似文献
220.