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为了研究碎冰环境下航行体高速入水过程中的空泡流场演化、航行体动力学响应以及碎冰载荷特性等规律,基于任意拉格朗日-欧拉方法建立了碎冰环境下的航行体高速入水流固耦合计算模型,并与高速入水试验、冰材料三点弯矩试验对比验证了方法的有效性和冰材料模型的可靠性。利用构建完成的高速入水流固耦合计算模型重点研究了碎冰以及碎冰间隙对航行体入水过程流场、动力学参数以及载荷的影响。研究结果表明:碎冰的存在对航行体入水后的水面抬升以及产生的飞溅演化存在抑制作用;碎冰环境下航行体的入水冲击载荷显著增加,其过程相较于无冰环境具有更大的动能损耗,但其砰击载荷持续时间与无冰环境入水过程一致;入水形成的飞溅冠连续性随着碎冰间隙的增加而增加,一定碎冰间隙范围内,航行体瞬时砰击载荷与间隙大小呈负相关关系,间隙足够大时,砰击载荷变化相对较小。 相似文献
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随着科技的发展,空间天气对电力系统、通信导航系统和航天资产等遍布全球的技术基础设施的影响越来越深.需要加强对空间天气事件过程的理解,提升空间天气的预报能力,优化基础设施设计,从而减缓空间天气对社会造成的影响.基于这些需求,国际空间研究委员会(COSPAR)联合国际与日共存计划(ILWS)共同成立专家组,研究制定了全球2015-2025空间天气发展路线图.本文对该路线图进行介绍和解读,讨论该路线图对中国空间天气发展的启示. 相似文献
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针对卫星在执行丢弃载荷或捕获目标等复杂任务时遭遇的姿态突然发生变化的问题,采用深度增强学习方法对卫星姿态进行控制,使卫星恢复稳定状态。具体来说,首先搭建飞行器的姿态动力学环境,并将连续的控制力矩输出离散化,然后采用Deep Q Network算法进行卫星自主姿态控制训练,以姿态角速度趋于稳定作为奖励获得离散行为的最优智能输出。仿真试验表明,面向空间卫星姿态控制的深度增强学习算法能够在卫星受到突发随机扰动后稳定卫星姿态,并能有效解决传统PD控制器依赖被控对象质量参数的难题。所提出的方法采用自主学习的方式对卫星姿态进行控制,具有很强的智能性和一定的普适性,在未来卫星执行复杂空间任务中的智能控制方面有着很好的应用潜力。 相似文献
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