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161.
N2O单组元微推力器性能分析及试验 总被引:4,自引:0,他引:4
N2O单组元微推进是当前微推进领域的一个热点问题.在N2O催化分解热力计算的基础上开展了对N2O单组元微推力器比冲性能影响因素的分析,分析结果表明微推力器比冲与N2O分解效率及喷管扩张比有密切关系.所开展的亚牛级N2O单元微推力器催化分解试验结果表明所设计N2O单元推力器能在250℃初温条件下启动,初步验证了N2O单元微推力器的可行性;也揭示了推力室结构及床载大小对亚牛级N2O单元微推力器性能的影响,为进一步的结构及试验设计提供了参考. 相似文献
162.
机载设备自动测试系统通用开发平台 总被引:2,自引:1,他引:2
针对当前自动测试系统(ATS,Automatic Test System)开发技术存在的不足,构建了一个ATS通用开发平台.该平台对ATS软硬件进行联合设计,用户只需通过接口输入被测设备信息及测试策略流程,平台即可自动完成大部分软硬件设计工作,包括仪器选型、适配器设计、测试程序生成等.设计结果会传递到平台提供的ATS运行环境,供用户进行被测设备的测试、故障诊断.经实例验证,ATS软硬件联合自动设计技术可缩短开发周期,降低开发成本,提高设计的标准化、通用化程度. 相似文献
163.
设计了故障诊断专家系统中的多属性决策算法.分析了诊断决策算法对诊断效率的影响.根据各属性对诊断决策的影响,对属性值进行规范化.采用线性加权函数来评价各故障的优先级,利用对故障发生概率的偏好性求解各属性权值.设计修正向量对评价函数进行修正以满足它在属性边界点上跳变特性.通过实验分析了该多属性决策算法在不同情况下对诊断效率的提高程度. 相似文献
164.
圆度误差评定中两个实际问题的处理 总被引:3,自引:0,他引:3
介绍了在用计算机评定圆度误差时,最小二乘圆圆心参数α的准确计算方法和判别MCC的一种简单、快速、有效的方法。 相似文献
165.
孙竹琴 《中国空间科学技术》1995,15(2):61-69
利用基础激励辨识结构模态参数的方法是一种在空间飞行器的研制中具有工程意义的模态分析方法。文中对这一方法做了较为系统的探讨,推导出了基础激励下频响函数的数学模型,其形式类似于传统方法中相应的公式,因而只需对测量数据稍作代数修改,即可利用现成的模态分析系统进行基础激励下模态参数的辨识。通过计算机仿真、悬臂梁试验及工程实例的综合分析,表明基础激励方法在工程应用中具有与其他传统方法同等的可靠程度。 相似文献
166.
167.
以重塑模拟月壤为介质,利用深空探测车车轮牵引特性实验台,研究了月面巡视探测器的刚性轮齿车轮与模拟月壤的交互作用,分析了车轮转速、轮上载荷等试验因素对车轮牵引通过性的影响.研究结果表明,当车轮转速较低时,挂钩牵引力随滑转率的增加而不断提高;当车轮转速较高时,存在着临界滑转率点.轮上载荷的增加有利于提高车轮的挂钩牵引力,但对挂钩牵引力系数的影响较小. 相似文献
168.
RCS分析中多次反射的计算及程序实现技术 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍目标RCS分析计算中多次散射的计算方法,计算多次散射时主要考虑面元-面元之间的相互作用,计算过程采用几何光学法(GO)、物理光学法(PO),在总后向RCS计算中还运用了等效电磁流法.同时,文中讨论计算多次散射的程序实现技术.最后,给出计算例子,考虑多次散射时总的后向RCS计算结果与前人发表的实验结果相吻合. 相似文献
169.
气溶胶光学特性偏振遥感反演算法 总被引:2,自引:0,他引:2
陆地上空大气顶的辐射主要由大气散射和地表反射组成,一般地表反射的贡献要大于大气散射的贡献,使得陆地上空气溶胶的特性提取非常困难,而偏振信息只强烈依赖于散射粒子的特性,发展基于偏振信息的气溶胶反演方法是非常有效的. 通过对矢量辐射传输方程求解进行研究,基于倍加累加法矢量辐射传输模式分析影响气溶胶反演的主要因素,确定多维参数查找表建立方法,利用POLDER(Polarization and Directionality of the Earth-s Reflectances)提供的反射率和偏振反射率数据,发展了一种利用反射率和偏振反射率查找表迭代查找反演气溶胶光学参数和地表反射率的算法,实现了对北京、香河、Dalanzadgad观测站上空气溶胶光学厚度、粒子半径、折射指数和地表反射率的反演.用AERONET(Aerosol Robotic Network)地基数据对反演结果进行了验证. 相似文献
170.
基于深度混合模型评分推荐 总被引:2,自引:0,他引:2
从用户-项目评分矩阵中学习用户对项目的个性化偏好,对于评分推荐来说至关重要。许多推荐方法如潜在因子模型,无法充分利用评分矩阵中的交互信息学到较好的个性化偏好而得到较差推荐效果。受深度学习中Wide and Deep模型应用于APP推荐启发,本文提出一种深度混合模型并命名为DeepHM用于评分推荐。与Wide and Deep模型相比,使用DeepWide和DNN部分重构Wide模型和Deep模型得到DeepHM,并且DeepWide和DNN部分共享交互信息输入。因此,DeepHM可以更有效地使用评分矩阵中的用户和项目的交互信息学到个性化偏好信息。DeepHM将评分推荐作为分类问题旨在提高推荐准确性。实验表明在公开的Movielens数据集上DeepHM算法相比现有的基于评分推荐模型具有更好的效果。 相似文献