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351.
通过HTPB推进剂定应变老化实验,采用单向拉伸法测定其力学性能和溶胀法测定其凝胶百分数、相对交联密度等性能参数,对其定应变老化性能规律进行了研究。研究表明:HTPB推进剂定应变老化力学性能是由热氧老化和粘合剂/填料界面损伤两个因素共同作用决定的,其随老化时间的延长大体可分为三个阶段,一是热氧老化占主导的阶段;二是由粘合剂/填料界面损伤占主导的阶段;三是热氧老化占主导的阶段。并且,若HTPB推进剂在定应变老化过程中产生了较为严重的粘合剂与填料间的界面损伤时,则凝胶百分数、相对交联密度随老化时间的变化规律与力学性能的变化规律不同。 相似文献
352.
353.
装配条件对2219铝合金搅拌摩擦焊接工艺的影响 总被引:2,自引:0,他引:2
对2219铝合金搅拌摩擦焊接过程中容易出现的对接间隙、搅拌头与对接界面不对中等装配条件进行研究,并对接头的微观组织和力学性能进行分析。结果表明:在转速800r/min、焊速200mm/min、轴肩下压量0.3mm的优化参数下,接头抗拉强度随对接间隙的增加而降低,当对接间隙达到0.5mm时,接头拉伸性能显著降低;随着搅拌头偏移对接界面距离的增加,接头拉伸性能逐渐降低,但不同偏移方向有所差别,当偏移距离达到2.0mm时,接头底部出现未焊合缺陷,拉伸性能降低明显。 相似文献
354.
依据差压铸造浇注工作原理,确定差压铸造浇注的工艺参数,结合舱体铸件壁厚差较大;结构复杂等特性,设计砂型铸造工艺方案,成功地生产了ZL205A舱体铸件。铸件经X光、荧光检测,内部、表面质量符合HB963-2005 I类之要求。 相似文献
355.
针对北斗二号系统中AS(Authorized Service,授权服务)采用的BPSK(10)、BOC(14,2)、BOC(15,2.5)信号,研究如何抑制多径效应对AS信号跟踪的影响,提高定位精度.对3种信号的自相关特性及功率谱密度进行比对,并在对基于码跟踪环的EML(Early Minus Late,早减迟)和HRC(High Resolution Correlator,高精度相关器)技术进行分析的基础上,将这2种技术用于北斗二号AS信号的多径抑制.仿真表明:EML和HRC均适用于北斗二号AS信号,采用EML时,对BOC(14,2)、BOC(15,2.5)的多径抑制性能优于对BPSK(10)的;采用HRC时,对BPSK(10)的多径抑制性能优于对BOC(14,2)、BOC(15,2.5)的;对于BPSK(10),HRC较EML在误差包络面积上多径抑制性能提高约89.7%;对于BOC(14,2)、BOC(15,2.5),HRC和EML多径抑制性能相当,而EML的计算量相对较小因而整体性能更优;通过减小相关器间隔和增大带宽,可提高多径抑制性能,对BPSK(10)的效果比对BOC(14,2)、BOC(15,2.5)的更为明显. 相似文献
356.
针对增程式辅助动力单元(APU)工作点切换过程的控制,提出了一种混沌退火混合粒子群(CAHPSO)算法优化模糊比例积分微分(PID)控制的增程式APU动态控制策略。该算法将标准粒子群(PSO)算法与混沌搜索和退火机制融合,强化全局寻优能力,并采用该算法离线优化模糊PID控制参数。为验证该控制策略的有效性,本文建立了APU仿真模型。仿真结果表明:该控制策略可使APU在工作点从热机点逐步切换至高负荷点的过程中稳定时间短,在三个工作点切换控制过程中稳定时间分别为2.92 s,2.88 s,2.79 s;可使APU转速超调率小,在小负荷点向中负荷点切换时超调约0.95%,在其余过程未出现超调;可使APU转矩变化平缓,在中负荷点向高负荷点切换时转矩仅超调0.16 N·m,具有良好的动态控制效果。 相似文献
357.
针对涡扇发动机内部状态大范围变化条件下,单点线性控制器控制效果不佳而线性变参数控制器求解困难的问题,提出了一种基于多入多出平衡流形展开模型的涡扇发动机反馈线性化滑模变结构控制。首先,采用多入多出平衡流形展开模型辨识技术,获得仿射型的涡扇发动机数学模型。随后,利用反馈线性化将平衡流形展开模型解耦,经过坐标变换获得可用于控制系统设计的线性结果,考虑了具有误差项和饱和函数的指数趋近滑模控制律来提高控制系统的鲁棒性,完成了基于平衡流形展开模型的多变量涡扇发动机反馈线性化滑模控制器设计。最后,在非线性部件级模型上开展了控制器验证。在平衡流形展开模型设计工况,增益控制和滑模控制的控制效果表明,基于平衡流形展开模型的反馈线性化方法能够获得涡扇发动机良好的控制效果。同时,在平衡流形展开模型稳定但精度无法保证的非设计飞行工况,反馈线性化滑模控制器能够进一步抑制不确定性的影响,保证转子转速和发动机压比的跟踪控制效果。 相似文献
358.
359.
360.
在激波捕捉求解器计算的可压缩无黏流场基础上,提出了一种探测并识别二维激波干扰模式的新算法,从3个层面详细介绍了该算法的实施流程。首先,采用基于当地流场参数设计的传统激波探测方法,辨识出激波附近的一系列网格单元;其次,通过经典的K-means聚类算法将这些激波单元划分成许多簇,并根据簇的相邻信息定义每个簇的类别;最后,设定相关准则对某些紧邻的簇进行合并,进而确定各个激波干扰点的位置,记录各条激波分支所对应的簇,采用Bézier曲线拟合算法分别对其聚类中心进行拟合以获取更加光滑的激波线。数值试验表明,该算法不受网格类型的限制,不仅可以保证最终拟合的激波线具有较高的位置精度,还可以清晰地识别出流场中多激波干扰的模式,同时对分析非定常流场中激波的运动与演化过程也提供了一种有效的可视化手段。 相似文献