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为研究10 cm口径发散磁场离子推力器内部的放电过程并对后续工程改进提供参考,采用COMSOL多物理场耦合软件建立推力器放电模型,获得关键放电参数,并根据试验结果进行验证。模拟结果表明:放电室内部上游磁极和下游磁极之间形成具有强烈发散特性的磁场,并在正交电场的影响下,使电子发生以磁力线为导向中心的霍尔漂移运动;放电室内部气体压强分布均匀且基本在0.1~0.11 Pa范围内,大部分区域的中性原子密度约为1.5×1019 m-3,流体速度在0.2~0.9 m/s的范围内且呈现明显的黏滞流特性;电子密度峰值出现在阴极出口区域,约为8.57×1018 m-3,阳极壁面附近及栅极上游区域的等离子密度约为6.8×1017 m-3。试验结果显示:采用E×B探针测量得到双核离子占总束流离子比为14.1%,根据COMSOL计算值得到的0.353 mA束流理论值与0.323 mA的束流实测值比对误差为9%,误差主要来自于仿真条件设置及试验测量。研究结果可为离子推力器工程化改进... 相似文献
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非重力阻尼的连续、快速、高精度补偿是实现重力梯度测量卫星精细重力场测量的关键技术之一,直接影响到整星工程任务的成败。针对重力梯度测量卫星在轨飞行期间对电推进系统宽范围连续变推力能力的应用需求,分析了10cm氙离子推力器推力调节响应特性。在此基础上,通过对阳极电流、励磁电流和阳极流率等推力高敏感响应参量的组合调节,开展了推力调节试验研究,验证了10cm氙离子推力器宽范围连续变推力调节能力,获得了1~20mN范围内的推力调节性能及其变化规律。试验结果表明:在采用地面供电、供气设备条件下,10cm氙离子推力器能够在100~597W的功率范围内实现0.98~20.29mN的推力宽范围调节,比冲175~3500s,推力分辨率优于50μN。研究为建立10cm氙离子电推进系统的推力控制数学模型及调节控制算法奠定基础。 相似文献
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为提高光波纳米推力器在轨应用的可行性,针对与其匹配的颗粒供应技术和光聚积技术进行研究。提出整个推进系统的设计思路,通过建立理论计算和数值计算模型,分析颗粒供应技术和光聚积技术的各项核心结构参数的设计方法。计算结果表明:颗粒供应装置的正负电极内径之比(W/D)会影响正负电荷产生的总量之比,在W/D=300/322附近时,正负电荷比例接近1:1。静电诱导电压为9 V,当中和通道长度大于37.5mm时,正负颗粒可以视为完全中和。光聚积设计思路可令聚积球对光能的利用率在32.8%左右。两种相关技术的装置与推力器在结构上能够对接、在性能上可以匹配,从理论上表明了两种支撑技术的可行性。 相似文献
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针对当前霍尔推力器磁路设计主要依靠经验进行人工调节的现状,本文建立了高效率高质量的磁路优化设计方法,解决逐次调节单个磁路尺寸效率低,无法满足日益精细化磁场需求的问题.通过调研经过飞行验证的推力器,明确磁场参数描述方式及范围,提炼出了霍尔推力器设计的磁场准则;在此基础上,采用基于有限元方法的尺寸优化,将磁场要求嵌入磁路优化的约束中;在多约束算法的自动寻优下完成磁路设计.选取具有双磁屏的典型磁路结构形式作为初始磁路,以1.35 kW级推力器进行验证,结果表明,优化后磁路质量减轻34.9%,励磁功率减小5.6%,磁倾角从最大超过20°减小到6°以内,对称性得以改善,最大磁场强度增加8.3%,磁场梯度提高6.4%.本文提出的基于尺寸优化的磁路设计方法适用于各功率级霍尔推力器,允许磁场需求参数在较宽范围内变化并支持同时调节数十个关键尺寸,优化磁路较好地满足了磁场设计需求. 相似文献
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吸气式电推进系统作为有可能实现长寿命超低轨飞行的技术而被关注。根据不同轨道环境条件,采用管状结构进气道、以及机械增压的吸气方式,讨论了吸气式电推进系统所需的可行条件。分析表明,在轨高度180~240km,航天器所需总功耗与迎风面之比需要大于2kW/m2,电推力器比冲需大于4×104m/s,方可满足推阻平衡需求。分析得出,实现吸气式系统在地球轨道的运用,关键技术在于增加气体收集效率并且降低收集功耗,同时电推力器的效率还需进一步提升。 相似文献
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为研究电磁继电器在一年连续加电条件下的可靠性,搭建了电磁继电器长期加电测试系统。通过试验发现了壳体温升规律,产品的触点压降、吸合电压、释放电压、接触电阻、触点压力、触点形貌等均有不同程度的变化,但整体稳定可靠。在长期加电条件下,双稳态磁保持继电器比单稳态电磁继电器具有更加优秀的温度特性。通过试验验证电磁继电器能够满足一年连续加电的可靠使用要求。 相似文献
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开发高性能的脑电解码方法一直是脑机接口系统研究的重点和难点。为了进一步提高运动想象脑电解码的性能,提出了基于特征融合和集成学习的脑电解码方法。首先,针对每个通道脑电信号提取方差、自回归(AR)系数和带通功率特征,接着进行特征融合。其次,提出两种新的集成学习方法,分别是基于K最近邻(KNN)的集成学习模型和基于最小绝对值收缩和选择算子(LASSO)的集成学习模型。其中,KNN集成模型针对KNN分类器的K值以及闵式距离的P值进行集成,LASSO集成模型针对LASSO分类器的正则化参数进行集成,这两种集成学习方法计算简单且不需要烦琐耗时的交叉验证过程进行模型选择。最后,在三个公开的运动想象脑电数据集上验证所提方法的有效性。实验结果表明,新提出的集成学习方法,其分类结果优于支持向量机、随机森林等现有的分类器。LASSO集成模型优于KNN集成模型,在三个数据集上取得了71.75%的最高平均分类准确率。 相似文献
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