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空间大尺度薄膜航天器是航天技术发展的重要方向,采用折叠展开的大面积功能形面结构是此类航天器的基本特征,为满足热控、通信、聚光、成像与能量传输等功能,结构需要通过预应力来维持形面,保证较高的形面精度和结构基频,但预应力加载对带电粒子辐照下薄膜材料性能退化存在促进作用.文章通过对薄膜材料在不同预应力工况和空间环境耦合作用下的损伤行为以及退化规律开展试验研究,建立与预应力状态、辐照注量相关的材料性能退化规律,量化研究了预应力对空间辐射环境下功能形面薄膜结构性能影响.随着薄膜力学性能的退化,形面结构基频随之有微弱的降低,且对薄膜结构平面度造成一定影响. 相似文献
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《长沙航空职业技术学院学报》2013,(3):F0002-F0002
<正>6月26日,我院派代表队参加2013年全国职业院校学生技能作品展洽会,我院学子作品"航模飞机"喜获展洽会一等奖,"零件配套管理盒"作品荣获二等奖,成功展示了"航空"特色品牌。我院代表队由院长助理兼教务处处长刘长生带队,政治部副主任严灿、航空装备维修工程学院副院长陈律、学生代表丁小伟等参加。在展洽会上,我院以"翱翔在高职教育的蓝夭"为题, 相似文献
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The reliability of global navigation satellite system (GNSS) positioning degrades when satellite signals are interfered. Such degradation is hard to be deteced by a micro-electro mechanical system (MEMS) based inertial system(INS)/GNSS, integrating navigation system with a conventional Kalman filtering, which results in poten- tial integrity problem of the system. Hence, an algorithm combining wireless fidelity (WiFi) signal with a federa- ted Kalman filter (FKF) is proposed to identify the system integrity in dense urban navigation. The criterion of the system integrity detection is created followed by the derivation of the integrity coefficient. The field test shows that integrity changes can be captured by applying WiFi, and the maximum positioning error is reduced by 67~ without compensation of inertial sensors in integrity deterioration. 相似文献
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A fast feature ranking algorithm for classification in the presence of high dimensionahty and small sample size is proposed. The basic idea is that the important features force the data points of the same class to maintain their intrinsic neighbor relations, whereas neighboring points of different classes are no longer to stick to one an- other. Applying this assumption, an optimization problem weighting each feature is derived. The algorithm does not involve the dense matrix eigen-decomposition which can be computationally expensive in time. Extensive exper- iments are conducted to validate the significance of selected features using the Yale, Extended YaleB and PIE data- sets. The thorough evaluation shows that, using one-nearest neighbor classifier, the recognition rates using 100-- 500 leading features selected by the algorithm distinctively outperform those with features selected by the baseline feature selection algorithms, while using support vector machine features selected by the algorithm show less prominent improvement. Moreover, the experiments demonstrate that the proposed algorithm is particularly effi- cient for multi-class face recognition problem. 相似文献
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