基于SLP方法的某支线客机尾锥生产线产能爬坡规划

为满足公司发展战略规划和客户交付数量增加的需求,采用系统性布局规划方法对尾锥生产线进行布局优化设计.首先,介绍了系统性布局规划(SLP)设计方法相关理论,并对尾锥生产线进行产能爬坡分析计算,包括生产线节拍平衡率计算、关键瓶颈工位识别、新增人力和关键设备分析;其次,利用物流相关图、空间关系图对尾锥生产线工装设备进行位置计...     

基于反相取消结构的全差分微陀螺仪馈通取消电路

由于加工工艺和测试环境的限制,基于MEMS工艺制备的微陀螺仪存在寄生馈通电容,严重干扰信号的检测。而常用的馈通取消方法依赖于微陀螺仪和电路的对称性,难以有效地消除馈通信号。针对以上问题,通过建立包含馈通电容的RLC等效电路模型,分析馈通效应的影响,提出一种结合双边反相取消结构的全差分馈通取消电路,利用反相取消结构调节由差分电路的不对称性所引起的馈通误差,该方法可以在提高驱动力的同时有效消除馈通信号。以方形质量块微振动陀螺仪为研究对象,测试采用该方法取消馈通后的检测信号信噪比(SNR)为25.57dB,相比馈通取消前信噪比提高了13.32倍。测试结果表明该方案能有效地补偿馈通电流并提高微陀螺仪的信号检测性能。     

辐射器冷屏辐射热分析

文章主要对辐射器冷屏进行了传热设计。由于冷屏翅片的长度和厚度决定翅片的两端温差,因此对翅片结构尺寸进行了优化设计,并且通过有限元方法对热设计结果进行进一步校核分析。对比计算结果表明：两种设计计算结果基本吻合,能够满足设计要求。     

300M钢超音速火焰喷涂WC／17Co涂层的疲劳性能

夹杂物尺寸对超高强结构钢的疲劳寿命有明显影响.疲劳断口分析表明,300M超高强钢中的疲劳裂纹源主要由其中的夹杂物所造成.而超音速火焰喷涂WC/17Co处理后300M钢裂纹源全部来自于基体中的夹杂,夹杂组成均为Al2O3.xCaO.ySiO2.分别采用统计极值法和广义Pareto分布对不同质量300M钢中的最大夹杂物进行估计,与实际疲劳断裂的最大夹杂物尺寸进行对比,并对不同质量300M钢的疲劳极限进行估算.HVAF处理使300M钢中次表面的残余压应力增大,对抑制裂纹萌生和扩展有利.试验结果表明,在低载荷下HVAF提高了基体疲劳寿命,而在高载荷下由于压应力作用有限,以及喷砂氧化铝对300M钢表面造成损伤带来负面作用而降低300M钢的疲劳寿命.     

两机制飞行训练装备体系发展思考

面向高效益、高效率训练需求,国内完成了飞行学员通过初教6训练后,直上教10飞机的两机制训练模式探索.实践表明,该模式可大量节约训练时间,降低培养费用.文章通过分析美国空军两机制训练装备体系、装备性能特征及飞行训练情况,总结两机制训练装备衔接梯度特点,结合初教6和教10飞机性能特征,参考美国成熟的两机制训练装备情况,提出...     

基于蒙特卡罗方法的飞机成本参数法估算研究

研发早期的成本估算是项目立项和设计决策的基础,参数法可以用最少量的信息估算成本,而蒙特卡罗方法可以进行成本数据的不确定性分析,以明确成本风险。本文研究了参数法和蒙特卡罗方法在飞机成本估算中的应用。     

我国深空探测地面站发射机的发展及展望

随着深空探测任务的发展,对地面站发射机输出功率有了越来越高的要求.在讨论了测控系统地面站发射机的国内外发展现状和应用趋势的基础上,重点分析了未来我国发射机的主要发展方向和趋势,并对其中的关键技术进行了详细描述;提出了我国未来发展深空探测地面站发射机应该开展关键技术、关键元器件或零部件的研究工作,以及一些技术发展方向性的理论研究的建议,为我国深空探测技术的发展提供了参考.     

国外调温热沉研究现状及技术发展

调温热沉是开展相关空间环境模拟试验的必备技术手段。文章探讨了调温热沉在空间环境试验中应用的优点、前景及必要性;通过对国外调温热沉的研究应用情况进行总结,分析了调温热沉的一些主要设备及技术要求,包括高低温泵与风机、液氮换热器和液氮喷射器、电加热器等,还介绍了各种制冷技术的原理和适用范围以及导热液性能要求。最后对我国开展调温热沉研制工作提出了建议。     

基于LCD-ICA的水声信号降噪方法

针对水下目标信号易受噪声影响、信噪分离难的问题,提出一种基于 LCD和 ICA分析相结合的水声信号降噪方法,给出了该方法在水声降噪领域中应用原理和方法步骤;并通过仿真信号,验证了该方法在水声信噪分离中的有效性。结果表明,采用文中所提的方法能够有效降低噪声干扰,提高目标检测的可靠性。     

基于强度折减法的垃圾填埋体边坡可靠度分析

文章考虑了垃圾填埋体的非饱和土性质,基于有限元强度折减法对垃圾填埋体边坡进行可靠性分析。考虑垃圾填埋体物理力学指标的变异性,用验算点法计算了垃圾土边坡的整体可靠度指标。结果表明,粘聚力C和内摩擦角φ的变异性对可靠度的影响较大。