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251.
252.
安全性需求是系统安全性保证的关键。随着系统复杂度和耦合度的剧增,安全性需求的分析提取日益困难。通过对系统需求场景的控制结构和过程分析建模,提出描述控制过程中系统变量间关系的变量影响图模型,进一步给出了安全性需求分析方法。通过该方法,使用变量影响图等对控制过程进行分析,生成基于系统理论事故模型和过程(STAMP)的危险性控制活动,并以此获得系统安全性需求。经实验验证,所提出的安全性需求分析方法在正确性和一致性方面具有较好的效果。 相似文献
253.
首先介绍了临近空间高超声速武器研究的历程,然后重点分析了当前军事强国临近空间高超声速武器的发展思路和正在进行的项目。根据目前高超声速武器的现状,着重剖析了其关键技术。最后,对高超声速武器的未来发展前景及其战略意义进行了展望。 相似文献
254.
华 磊王连俊 盛健华江 平 陈 光汪耆年 亓寿祥孙立田全贵山 孙吾川马德良梁国志 田国玺陈骊醒蒋培亨 李应红曾爱明 杨成体向 河 李 楠张宏勋王秀兰 范满湘盛 飞 金 哲 耿 琨陈可东 秦光复张凤楼 祁炳春周理查杨贵铭 陈德胜李 林罗仲常 丁建国詹安民陶友青 罗华杰刘文霞张贤志 宗 榆徐春栋 刘佩芬黄金泉 蒋斯来代 数周焕珍 李家良储锡金徐光耀陈世球 李肇元姚洪庆周克峻 千岱英张华斌王宝文 陈鼎华黄太平伍立波 郭兰周谭新 《航空学报》2000,21(2):186
华 磊王连俊盛健华江 平陈 光汪耆年亓寿祥孙立田全贵山孙吾川马德良梁国志田国玺陈骊醒蒋培亨李应红曾爱明杨成体向 河李 楠张宏勋王秀兰范满湘盛 飞金 哲耿 琨陈可东秦光复张凤楼祁炳春周理查杨贵铭陈德胜李 林罗仲常丁建国詹安民陶友青罗华杰刘文霞张贤志宗 榆徐春栋刘佩芬黄金泉蒋斯来代 数周焕珍李家良储锡金徐光耀陈世球李肇元姚洪庆周克峻千岱英张华斌王宝文陈鼎华黄太平伍立波郭兰周谭新学张汝李 珊顾诵芬熊 伟诸德超将忠聆高向群杨再荣李永祚张 峥林富甲赵鸿恩陈河梧黄育群冯亚昌唐仁林张士霖刘忠祥杨乃宾张大兴李… 相似文献
255.
本文采用机械阻抗测试方法,试验分析了某发动机的后支承安装条件,即螺栓拧紧力矩及配合间隙对支承机匣系统共振频率及位移导纳值的影响。试验结果表明,安装条件的影响局限在一定范围内。故在规范范围内,改变安装条件,可在一定程度上调整发动机的振动。 相似文献
256.
257.
为了研究水膜对风扇气动特性的影响,综合水滴碰撞壁面的参数,应用水膜方程求得叶片表面水膜方均根厚度。在数值计算中引入砂砾粗糙度模型来模拟水膜引起的叶片表面粗糙度变化。针对不同吞雨量和水滴直径条件开展数值计算。计算结果表明:水膜主要分布在叶片压力面中的前缘和叶根区域,其厚度和沉积面积随着吞雨量的增加而增大,并且水膜的存在会导致风扇压比和温比的降低。例如,当水滴直径为1000μm、吞雨量为5%时,水滴沉积面积为0.0758m2,占叶片压力面总表面积的33.91%。 相似文献
258.
二次电子发射对稳态等离子体推进器加速通道鞘层的影响 总被引:3,自引:0,他引:3
稳态等离子体推进器(Stationary Plasma Thruster,SPT)工作时产生的高密度等离子体遇到其加速通道陶瓷器壁时,在陶瓷器壁与等离子体之间形成鞘层。离子会在鞘层电场作用下到达SPT加速通道器壁表面进而复合,而等离子体中的电子由于具有高能可跃过鞘层电场轰击器壁表面,从而产生二次电子发射效应。从器壁表面发射出的二次电子由于受到鞘层电场的排斥,导致其向等离子体源区移动,进而影响等离子体鞘层的特性。建立了考虑二次电子发射效应的无碰撞等离子体鞘层的一维流体模型,研究了二次电子发射对SPT加速通道鞘层特性的影响。计算结果显示,随二次电子发射系数增加,鞘层电势、离子密度、电子密度和二次电子密度增加,而离子速度降低,鞘层中离子密度始终大于电子密度。鞘层中二次电子绝大多数集中在器壁附近,随二次电子穿越鞘层厚度的增加,二次电子密度快速下降。 相似文献
259.
为了探索Glare层板的成形性能特点,采用单向拉伸实验和三点弯曲实验,分析研究了Glare 2A,Glare 2B和Glare 3层板的基本成形性能,并借助扫描电子显微镜分析了Glare层板的失效特征。结果表明:纤维铺层方向对材料的成形性能存在显著影响,Glare 2A层板抵抗塑性变形的能力强,且难以发生厚向变形:采用σ=σy+Kεn硬化模型拟合真实应力-应变曲线,其相关系数最大,拟合结果最好:Glare 2A的弯曲回弹量最大,其弯曲破坏时,内表层受压应力,以皱缩和压缩断裂为主,外表层受拉应力,以纤维拉伸断裂和分层为主;对于Glare 2B层板,其弯曲回弹量最小,主要以基体破坏为主:通过滚弯成形验证了实验所得结果的准确性。 相似文献
260.
神经随机微分方程模型(SDE-Net)可以从动力学系统的角度来量化深度神经网络(DNNs)的认知不确定性。但SDE-Net面临2个问题,一是在处理大规模数据集时,随着网络层次的增加会导致性能退化;二是SDE-Net在处理具有噪声或高丢失率的分布内数据所引起的偶然不确定性问题时性能较差。为此设计了一种残差SDE-Net(ResSDE-Net),该模型采用了改进的残差网络(ResNets)中的残差块,并应用于SDE-Net以获得一致稳定性和更高的性能;针对具有噪声或高丢失率的分布内数据,引入具有平移等变性的卷积条件神经过程(ConvCNPs)进行数据修复,从而提高ResSDE-Net处理此类数据的性能。实验结果表明:ResSDE-Net在处理分布内和分布外的数据时获得了一致稳定的性能,并在丢失了70%像素的MNIST、CIFAR10及实拍的SVHN数据集上,仍然分别获得89.89%、65.22%和93.02%的平均准确率。 相似文献