桥梁断面雷诺数效应

雷诺数效应是流体力学的传统基础性问题,随着桥梁跨度的增加,桥梁断面雷诺数效应研究日显重要.在近两个数量级的雷诺数范围内测量了两类桥梁断面的三分力,以及表面压力.研究了桥梁裸体断面三分力系数及表面压力系数的雷诺数效应,宽高比对裸体断面三分力系数,以及表面压力系数雷诺数效应的影响.近流线型桥梁断面的阻力系数、升力系数都有明显的雷诺数效应,Ⅱ型断面阻力系数雷诺数效应与近流线型断面规律相反,雷诺数对两类断面的表面压力分布具有较大影响.宽高比对三分力系数雷诺数效应有明显的影响.     

石英陶瓷与低膨胀合金硅凝胶粘接技术

石英陶瓷材料与低膨胀合金的膨胀系数差异很大，在粘接过程中的内应力影响两者的粘接强度和耐久性。     

用于低轨卫星精密轨道确定的简化动力学法

全球定位系统(GPS)的测量量可促成一种简化动力学法，用于近地卫星的近厘末级定轨。利用这种方法，不同观测时刻的卫星状态间的转移由正规的动力学模型和由连续GPS载波相位数据以运动学法导出的卫星位置变化来完成。动力学信息和运动学信息间的相对权重可自由变化。协方差分析表明：当观测几何差而动力学模型好时，模型支配着状态转移的计算；动力模型差而观测几何好时，载波相位统治着状态转移的计算；而当运动学和动力学信息间没有明显优劣时，简化动力学联合法可显著提高轨道精度。本文给出简化动力学法中准最佳的择权准则，并研究了求解精度对权的敏感性。     

轻型航空发动机二级涡轮增压匹配模拟

为了使现有轻型航空发动机在海拔高度为10km的高空保持原有动力性不变,需要采用二级涡轮增压,保持发动机在不同海拔高度时稳压腔内的进气密度与海平面的一致.对原发动机在一级涡轮增压的基础上进行二级涡轮增压匹配.这里采用AVL-Boost软件建模,根据实验校验一级涡轮增压模型,然后建立二级涡轮增压模型.考虑小型离心式压气机高...     

微小卫星低可观测外形飞行姿态规划

为提高在轨微小卫星的使用效能及生存能力,提出一种微小卫星低可观测外形飞行姿态规划算法.根据微小卫星雷达散射截面(RCS)、轨道及雷达威胁特性,建立了可进行长时间内最佳飞行姿态规划的数学模型,设计了低计算复杂度的链表式个体结构及进化规划策略,并实现了算法对高威胁区优化规划的能力.同时,算法低迭代步长下的快速收敛特性以及进...     

一种可齐平安装的机载复合结构宽带天线的设计

设计了一种可齐平安装的宽带超高频(UHF)天线.该天线由含有背腔结构的盘锥天线、盘锥顶盘与地板之间的短路结构、以及多板天线3个部分复合而成.这3个部分分别在频率的中端、低端和高端产生3个邻近的独立谐振点,从而有效地展宽了天线的工作带宽.分析了天线各主要结构参数对谐振频点和阻抗带宽的影响,给出了这些参数的最优值,并据此制...     

某小型边条翼无人飞机的气动参数估算及风洞试验分析

根据自主飞行技术要求,对试验载荷飞机的气动布局进行设计论证。在低雷诺数下,通过风洞试验对所设计的微小型边条翼飞行器进行气动性能的评估,得到有效的气动参数。针对风洞对阻力系数测量偏大的弊端以及在低雷诺数下风洞数据在绝对量值上的不精确,利用前人已有的经验公式与处理方法创新性的对风洞数据进行处理,从小迎角范围中选用一些相对合理的参数,对经验公式及结果进行修正,得到更为合理的控制辨识参数,为无人飞行器提供可靠的参数保障,以实现小型飞机的自主飞行。     

国产低导热PAN基碳纤维制备及其在绝热材料的应用

为拓展碳纤维在绝热材料领域的应用,将实验室自制原丝通过低温炭化工艺制备得到了低导热聚丙烯腈(PAN)基碳纤维,分析了该碳纤维的化学组成、微观结构、表面形貌、热性能和力学性能等;并制备了低导热碳纤维增强酚醛树脂橡胶基绝热材料,探讨其热性能和烧蚀性能的变化规律和影响因素。结果表明,采用低温炭化,碳纤维的碳元素含量和结晶度相对较低,导致其热性能和力学性能较差,其中热导率最大可比MT300碳纤维降低46.9%,但有利于绝热材料的制备。炭化温度为900℃时,碳纤维绝热材料的热导率比MT300碳纤维绝热材料降低23.4%,线烧蚀率提高39.5%。该材料的制备工艺及关键性能参数可为国产碳纤维在固体火箭发动机内热防护领域的应用提供借鉴和参考。     

高低轨遥感卫星联合监测火灾模式分析

高低轨遥感卫星联合监测火灾模式是指使用高轨卫星每日针对重点区域巡查,发现火点,对已发现火点,快速调动高轨卫星应急规划,高频次获取灾区观测数据,掌握火势发展情况;通过低轨高分辨卫星侧摆成像,详查灾害区域,进行过火面积评估。文章针对遥感卫星高低轨联合监测过程中卫星数据获取时效性存在的问题及要求,建立高轨卫星一键式应急任务规划系统,并构建森林火灾应急需求与低轨卫星资源匹配的规则和算法,实现应急任务一键式分配至各低轨卫星任务规划系统,提升高低轨卫星应急响应时间。     

基于低比特量化神经网络的红外目标识别方法及其FPGA实现

红外目标识别系统成为航空航天、无人驾驶等军事和民用领域中一项至关重要的技术。红外目标识别算法是红外目标检测识别系统中的核心之一。传统红外目标识别技术往往依赖人为的特征选择,无法对复杂困难的红外目标实现高效、准确的识别。本文提出了训练中反量化与通道级量化相结合的量化策略,有效减小量化误差对网络模型性能的影响。实验结果表明:本文提出的低比特量化算法在红外数据集上有着优异的表现。在硬件部署方面,本文提出了更加高效的卷积计算单元,提高了硬件资源的利用率,同时也达到了更高的峰值性能。最终,在PYNQ-Z2嵌入式现场可编程门阵列(FPGA)上进行验证,系统在150 MHz的时钟频率下达到了90.6 GOP/s的峰值吞吐率,其功耗为2.5 W。