电流控制脉宽调制技术

阐述了应用于功率变换器中的一种新颖控制技术——电流控制脉宽调制(PWM)技术的基本构成及电路原理,分析了电流控制技术的基本特性。     

一种典型C/SiC构型件的热噪声适应性试验研究

航天器结构用新型C/SiC复合材料在飞行过程中会承受气动加热和噪声复合环境,容易出现疲劳破坏,需要进行地面热噪声试验考核。针对一种典型的C/SiC蒙皮骨架构型件,利用行波管开展热噪声试验研究,对试验件、试验装置和试验方法等进行介绍。利用试验获得的有效数据揭示热噪声复合环境下该C/SiC构型件的失效模式,验证其热噪声环境适应性。     

基于飞/发性能一体化快速迭代的循环参数匹配

针对150 kN级大涵道比涡扇发动机总体性能参数匹配设计问题,以A340-300飞机对发动机的任务需求为例,采用基于飞/发性能一体化快速迭代优化方法,将飞机/发动机一体化设计与发动机总体性能优化设计进行耦合迭代,对多约束条件下的大涵道比涡扇发动机总体性能方案进行优化设计。结果表明：在保证发动机满足飞机任务需求和任务载荷要求,以及发动机尺寸、质量、污染排放要求等约束条件下,飞机的最大起飞质量较初始方案减轻约14.33%,较A340-300飞机的最大起飞质量减轻约8%～9%;燃油消耗量较初始方案减少约20.6%;在保证发动机与飞机良好匹配性的前提下,通过飞发优化迭代使发动机和飞机的设计难度都有一定程度地降低。采用的研究思路与方法是合理、可行的,具有工程实用价值。     

S-08钢真空熔模精密铸造工艺研究

通过工艺试验和系统分析,研究出一套用真空感应铸造炉生产S-08钢铸件的工艺方法,解决S—08钢真空熔模精密铸造过程中的关键工艺技术问题,使S-08钢铸造的液氧／煤油发动机低压壳体、氧主阀下壳体等关键铸件满足高压、高冲击的负荷指标。     

固化工艺对高模量碳纤维/环氧648复合材料性能影响的分析

高模量碳纤维 /环氧 6 48复合材料是目前应用于卫星结构的主要材料之一。文章对高模量碳纤维 /环氧 6 48复合材料的固化工艺进行了分析 ,最终选定合理的固化工艺     

CL-20/HMX共晶及其混合炸药机械感度和能量性能研究

CL-20与HMX形成共晶,在能量损失相对较小的前提下有利于降低CL-20的感度,是目前CL-20基共晶材料研究的热点之一。为了促进CL-20/HMX共晶在混合炸药中的应用,采用水悬浮法分别制备了含HMX、CL-20、CL-20/HMX共晶的混合炸药,测试了不同炸药配方的机械感度、密度和爆速。以炸药配方的爆速测试结果为基础,对Kamlet公式进行修正,通过修正Kamlet公式及Urizar公式分别计算了HMX、CL-20、CL-20/HMX共晶的标准生成焓和特征爆速。结果表明,三种混合炸药中,含CL-20/HMX共晶的混合炸药机械感度低于40%,爆速大于8800 m/s,综合性能最好;三种单质炸药中,CL-20/HMX共晶的标准生成焓和特征爆速计算值较大,分别为851 kJ/mol、9335 m/s。     

双闭环控制反激变换器起动过程

变换器起动期间,由于低的输出电压导致过冲电流,将对变换器造成损坏。本文研究了电压电流双闭环控制反激（Flyback）变换器的起动过程,该变换器采用峰值电流控制芯片来实现。将Flyback变换器的起动过程分为电流过冲、电流调节器调节和电压调节器调节3个阶段。分别讨论了断续模式和连续模式下起动过程的3个阶段的特点,详细分析了影响起动过程电流过冲的因素。文中进行了仿真分析,并且通过对500W,200V／20V原理样机的研制,验证了仿真分析的正确性。     

加权电压控制多路输出正激变换器的研究

研究了一种经济实用的多路输出DC／DC变换器的输出电压控制方法－加权电压控制，该方法可有效地改善多路输出变换器输出的稳态稳压精度和动态响应性能，对应用加权电压控制的两路输出正激变换器进行直流稳态分析，得出直流稳态等效电路模型和输出电路压数学表达式，分析了加权因子对输出电压的影响，给出了设计加权因子的原则和设计方法，通过样机实验，验证了该方法能够较好地实现多路输出稳压指标。     

基于EEMD和BiLSTM的航班准点率预测研究

航班准点率问题是民航业最为关心的问题之一,准确地预测出航班的准点率能够有效降低航班延误所带来的不利影响、提高乘客满意度。为解决普通深度学习预测模型存在的航班准点率数据挖掘程度不足、预测准确度较低的问题,提出一种基于集合经验模态分解法(EEMD)和双向长短时记忆神经网络(BiLSTM)的机场短期航班准点率预测模型。模型使用EEMD算法将准点率时间序列进行分解,采用BiLSTM结构作为预测模型,使模型能够更深层、高效地处理航班准点率数据,提高预测准确度。实验数据为2018年上海虹桥机场航班准点率及天气数据,实验建立了多个参照模型与所提模型进行对比分析。结果表明：提出的EEMD-BiLSTM模型相较于一般模型预测误差更小,准确度更高。