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291.
292.
提出了新一代深空探测器载测控应答机的一种设计方案,这种应答机既能工作在残余载波体制,又能工作在抑制载波体制,具有灵敏度高、体积小、重量轻、捕获时间短、测控与数据兼容等特点,它适应我国近期月球探测的需要,也能适应将来我国深空探测发展的需要。 相似文献
293.
294.
在大气多路径和噪声的条件下,高斯白噪声会造成滑动频谱方法获得的弯曲角与真值之间的偏离,无法获得较好的反演结果。为此,文章提出了一种改进的滑动频谱方法,即利用信号的振幅和谱能量信息对滑动频谱方法进行修正,削弱了信号中噪声的影响,与真值较为接近。分别用改进前后两种方法对中华卫星三号计划(Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate,COSMIC)的掩星进行反演,并将其折射率计算结果和通过全谱反演方法获得的折射率一起,与欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium Range Weather Forecasts,ECMWF)的分析场资料进行了统计比较。结果表明:改进的滑动频谱方法删除了信号中的部分噪声,减少了系统偏差;与全谱反演方法进行比较,发现两者具有相当的反演精度。 相似文献
295.
基于广义应力 广义强度分布干涉理论和单一失效模式下扭簧可靠性计算模型,建立了多失效模式下扭簧可靠度优化数学模型,采用规格化加权法进行各失效模式影响相同(等失效效应)和有差异(非等失效效应)两种情况下的扭簧可靠度计算。在给定扭簧结构和工况约束条件下,应用提出的计算模型和技术进行了失效模式影响相同和有差异的基于可靠度最大的扭簧结构优化,与非优化结构的扭簧可靠度的比较,以及这两种情况下的扭簧可靠度比较。结果表明,提出的可靠度优化模型和方法是可靠和有效的,对于航天工程中零部件的可靠性优化分析具有很好的借鉴作用。 相似文献
296.
针对工艺故障模式影响分析(PFMEA,Process Failure Modes and Effects Analysis)中风险优先数(RPN,Risk Priority Number)分析方法存在的缺陷,在分析导致这些缺陷的原因的基础上,提出了一种基于费用及发生概率的定性与定量相结合的RPN分析方法.该方法中定性分析部分以传统RPN分析方法中的严酷度等级评价为基础,对工艺故障模式的严酷度等级进行评价;定量分析部分以故障模式发生后导致的费用损失的期望值作为RPN值.改进后的RPN分析方法中,定量化的数据使得风险排序更为客观、准确.最后,使用改进后的RPN分析方法对相控阵雷达中某组件的滤波器装配工艺进行了PFMEA分析,取得了良好的效果. 相似文献
297.
表面上看来,量子效应跟生物有.机体似乎风马牛不相及。量子效应通常只在纳米尺度才看得到,还要加上强力真空、超低温,以及严密监控下的实验室环境。生物有机体则居住在宏观尺度的世界,那里温暖、混乱,什么事情都不能控制。像是这种一个系统里每一部分波动模式都保持一致的量子现象,在喧嚣不已的细胞世界里,维持不了百万分之一秒。 相似文献
298.
基于实时观测数据的大气密度模式修正 总被引:1,自引:0,他引:1
针对国际大气密度模式NRLMSISE-00, 以中国神舟飞船探测数据为基础, 提出一种基于实时大气密度观测数据的模式修正方法. 通过计算分析模式计算结果与探测数据的误差分布特征, 针对地磁相对平静期(Ap≤ 30)模式计算的误差特点, 建立了一种平均误差修正方法, 即认为在相对平静期, 在相同纬度和地方时, 模式误差基本相同, 某一时刻模式预测误差可以近似用与其相同纬度和地方时的平均误差来替代, 从而对模式预测结果进行修正. 以神舟4号探测数据为基础, 通过对模式预测结果采用两种方式进行修正, 可以看到模式误差得到了一定的改善. 采用误差库累积准实时修正, 修正后的误差由原来的20 %降至6 %; 采用误差库5天滑动预报修正后, 模式提前1, 2, 3天的预测误差由原来的20 %分别降至7.8 %, 9.4 %和10.5%. 相似文献
299.
5月24日,日本宇宙探索局的“光”红外天文卫星因出现重大电力故障而转入节电模式,关掉了星上观测设备。虽然故障使星上科学仪器在卫星进入地影时无法工作,但该机构仍希望这颗部分瘫痪的卫星能继续运行。初步调查发现,虽太阳能电池阵仍在发电,但卫星却无法存储所发电力,很可能是星上蓄电池或电力系统出了问题。 相似文献
300.
对某助推伺服控制软件开展失效模式影响分析(SystemFailureModeandEffectsAnalysis,SFMEA) 和故障树分析(SoftwareFailureTreeAnalysis,SFTA)。SFMEA 是一种自下而上的分析方法,用以辨识出一系列可能的软件潜在故障模式,并评估其对系统工作的危害性。SFTA 是一种自上而下的分析方法,其目标是识别出基本事件(底事件),而基本事件可导致系统产生其所不希望发生的顶事件。应用SFMEA和SFTA的主要目的是提高软件和系统的安全性及可靠性。 相似文献