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241.
数据总线是小卫星上各模块之间的主要数据传输通道,充分利用现场总线技术,选择合适的数据总线标准,改善数据总线应用的标准设计,提高可靠性,将工业、商业总线技术引入航天领域是小卫星数据总线未来的发展方向.小卫星星上控制局域网(CAN)总线网络组成包括物理层、数据链路层和应用层.文章分析了小卫星星上网络的应用层协议的基本组成,... 相似文献
242.
243.
地空导弹热分离故障树可靠性数字仿真 总被引:2,自引:0,他引:2
根据导弹试验、贮存、发射和飞行中的各种故障信息,运用演绎法建立了以热分离失效为顶事件的热分离故障树(TSFT),并采用MonteCarlo方法来获取系统工作可靠度等参量。当底事件为非指数分布和非Markov型分布时,或当系统的故障树规模很大时,都将是十分有效的。最后,通过仿真试验结果对一些可靠性参数进行了讨论。 相似文献
244.
固体火箭发动机药柱的长期老化效应分析 总被引:1,自引:0,他引:1
粘弹复合固体推进剂为研究对象,通过实验测得其松弛模量,然后反演出适合有限元分析的蠕变柔量形式,进而分析长期贮存老化对药柱力学性能的影响。在对梁的受拉伸与自重情形下的老化作了分析后,举例分析了真实固体火箭发动机药柱的长期老化效应。 相似文献
245.
246.
高涵道比涡扇发动机具有安全性、经济性和环保性,寿命长,外廓尺寸大,机动过载小等特点,是欧美国家的干线客机所采用的动力装置,也是我国自主研制大型飞机的关键之一,其中材料和工艺方面的关键技术又是制造高涵道比涡扇发动机的重中之重. 相似文献
247.
传统成形极限图(FLD)由第一主应变与第二主应变的比值构成。但FLD依赖于成形历史和应变路径。因此,本文采用成形极限应力图(FLSD)来预测铝合金5052-O1(AA5052-O1)的成形极限。将修订的Gurson-Tvergaard-Needleman(GTN)塑性势模型用来模拟Nakazima凸模胀形实验。采用带扫描电镜(SEM)的原位拉伸试验观察记录损伤演化过程以确定GTN模型中的材料参数。通过计算AA5052-O1三个损伤阶段的孔洞分数获得GTN模型参数。根据实验结果,原生孔洞体积分数、最大形核孔洞体积分数、临界孔洞体积分数,最终断裂孔洞体积分数分别为0.002918,0.0249,0.030103,0.04854。在断裂前最后一个载荷步获得的应力应变值用来绘制AA5052-O1的FLSD和FLD。与Nakazima凸模胀形试验和单轴拉伸试验结果相比较,预测结果与试验结果较为吻合。由原位拉伸试验确定的模型参数可用于研究韧性金属的成形极限。 相似文献
248.
不完全量测下一类非线性光电跟踪系统滤波器设计 总被引:3,自引:0,他引:3
随着不完全量测条件下探测概率的下降,传统光电跟踪系统的跟踪性能显著降低。为此,本文考虑将俯仰和偏航两个方向的角速度量测引入传统光电跟踪系统,并设计了不完全量测下基于置信度融合的目标跟踪滤波器。首先针对这类新型的光电跟踪系统建立了系统的量测模型,利用嵌套条件方法推导了转换量测误差前两阶矩的一致性估计;然后针对位置探测通道与角速度探测通道的4种数据探测情形设计了4个子滤波器,并根据探测通道的探测情况计算出各子滤波器的置信度,进而对各子滤波器的输出按置信度进行加权融合,得到了跟踪滤波器的全局输出;最后给出了非线性跟踪系统统计意义下的Cramer-Rao下界(CRLB)。Monte-Carlo仿真表明:在不完全量测下,相比传统光电跟踪系统,附加角速度量测的光电跟踪系统的跟踪性能有了显著提高,并且滤波器估计误差均方差(RMSE)已逼近非线性跟踪系统统计意义下的CRLB。 相似文献
249.
柔性天线面对漂浮基星载天线扰动分析及抑制 总被引:3,自引:0,他引:3
为了研究柔性天线面弹性变形对漂浮基星载天线的扰动,采用固定界面模态综合法和Lagrange方法,通过轴末端与天线面交界面的协调关系,推导了大范围运动的星载天线刚柔耦合动力学模型,其所建立的动力学模型计算效率高并具有足够的精度。分析了柔性天线面弹性变形对星载天线的扰动,利用PD+振动力反馈控制抑制系统振动,并基于Lyapunov方法证明了控制系统的渐近稳定性。仿真结果表明:天线工作过程激起了柔性天线面弹性振动,进而引起星载天线的抖动,严重影响了星载天线的指向精度;利用其控制策略能快速抑制系统振动。结论对天线指向精度的分析与控制具有重要的理论价值及工程实际意义。 相似文献
250.
近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。 相似文献