单官能团氰酸酯改性氰酸酯树脂的介电性能

为了获得更低介电常数及介电损耗的材料,采用单官能团氰酸酯改性氰酸酯树脂,研究了单官能团单体对聚合物分子网络结构形成过程、反应过程的流变行为及固化产物性能的影响。研究结果表明,单官能团单体在固化反应初期参与反应比例较小,反应后期才逐步参与反应进入分子网络并促进反应程度的提高,改性树脂体系介电常数为2.8~2.9(7~18 GHz),介电损耗也有一定下降。     

叶尖泄漏流和引射效应对跨声速串列转子失速机制的影响

为探究跨声速串列转子的失速机制,利用数值模拟的手段对不同间隙情况的某跨声速串列转子的叶尖流场进行分析.研究发现:前排二次泄漏区会对失速产生重要影响;叶尖泄漏流和引射效应是前排二次泄漏区流场结构的决定因素,而间隙大小直接影响着两者的强弱.当前排大间隙时,叶尖泄漏流强,是前排二次泄漏区流场的主导因素,这时失速首先发生在前排;当前排间隙减小时,引射效应增强,并逐渐成为主导因素,这时前排二次泄漏区的堵塞情况得到改善,失速区域转移到后排.改变前排间隙对该跨声速转子的性能有更显著的影响,当前排为最先失速排时,改变后排间隙对串列转子性能没有显著影响.      

一种基于参数控制的低轨星载接收机载波跟踪算法CSCD

低轨星座接收机面临大多普勒频移及频繁快速换星等设计约束,对其载波跟踪环路设计提出了较高的动态适应性与跟踪精度要求。针对以上问题,提出了一种基于参数控制的载波跟踪算法。该算法引入环路控制因子参数,将环路滤波器分为牵引和跟踪两阶段。基于理论建模推导环路控制因子的最优参数配置原则,指导实现牵引和跟踪两种状态滤波器的协同配合,在牵引阶段有效引导大多普勒信号快速入锁,在跟踪阶段精确估计载波频移参数,实现基于低轨星载平台的GNSS信号快速准确跟踪。理论与仿真结果均表明基于参数控制的载波跟踪算法能够有效提升环路的动态适应性与跟踪精度,满足低轨星载接收机的设计需求。与传统算法相比,该算法在保证信号跟踪精度的同时,能够将收敛时间缩短78%,且环路设计简单,易于硬件实现。     

TE_(111)模式微波腔的研究

上海天文台已经设计了一种尺寸小、重量轻的TE_111模式微波腔体。对腔体的特性及振荡因子进行了讨论,结果表明。     

聚碳酸酯微孔塑料的动态力学热分析

通过对聚碳酸酯微孔塑料进行动态力学热分析,得到了不同密度微孔塑料动态力学性能的温度图谱和频率图谱,研究了储能模量和损耗因子与温度、频率及密度之间的变化规律和玻璃化转变温度与密度之间的关系.结果表明:在高频或低温时,随着温度的升高,微孔塑料储能模量降低,损耗因子增加;当温度高于材料的玻璃化转变温度或者频率较低时,随着频率的降低和温度的升高,储能模量和损耗因子都急剧地降低;聚碳酸酯微孔塑料的玻璃化转变温度T_g在175°C左右,次级转变在70~100℃之间,结果与密度几乎无关.      

双谐振器敏感结构谐振式传感器

提出一种采用双谐振器敏感结构的谐振式传感器,传感器的敏感元件包括两个结构参数一致的谐振器,传感器的闭环控制系统由两个幅度控制器和一个反相器组成.分析了这样两个谐振器串联的频率特性,指出在谐振器固有频率点上,两个谐振器串联的相移是180°.给出了双谐振器敏感结构谐振式传感器闭环系统的实现方法,同时分析了当两个谐振器的结构参数不一致时,两个谐振器串联的频率特性.分析结果表明,两个结构参数相差不大的谐振器串联仍然可以构成自激闭环.双谐振器敏感结构谐振式传感器的闭环控制系统中去掉了移相环节,避免了由移相环节产生的相位漂移所引入的测量误差,并有效地提高了传感器的Q值.      

改进BP算法在模糊神经网络中的应用

引入一种改进的BP算法——动量因子-自适应学习率算法.通过调节动量因子以及在学习过程中的学习率实现自适应,以提高学习速率和增强学习的平稳性.将该学习算法引入到串形结构的多层前向模糊神经网络中,通过学习确定了模糊映射关系,实现了对象的模糊故障诊断.在应用模糊神经网络进行故障诊断时,被监测的故障征兆信号与网络输入层相连,即将输入向量输入到网络中,经过模糊化处理,得到各故障征兆在所定义征兆的模糊子集上的隶属度向量,再利用神经网络的前向计算,得到故障原因的模糊隶属度向量,最后通过对向量的分析确定故障原因的类型.将上述模糊神经网络应用到空气静压轴承中,实现了设备的故障诊断,测试结果验证了该方法的有效性.      

界面周期刚性线夹杂附近的纵向剪应力

研究了不同材料界面含周期刚性线夹杂的纵向剪切问题.利用复变函数方法,获得了封闭形式解,并用于计算了刚性线端的应力奇异因子,研究了刚性线之间的应力干涉问题及刚性线夹杂场量的尺度效应.从解答的特殊情形,可导出一条界面刚性线问题及均质材料中共线周期刚性线问题的解答.      

一种基于遗传算法的环境因子确定方法

提出了一种利用同类或相似产品研制试验故障数据并依据AMSAA模型的时间环境因子最优化确定方法,将遗传算法用于时间环境因子的寻优过程,给出了确定最佳时间环境因子的方法、步骤,最后给出了一个工程应用实例.研究结果表明,依此得到的可靠性评估结果与实际使用水平更为接近.为利用产品研制期间故障数据进行可靠性综合评估提供了一条合理的解决途径.      

加速度计参数变化建模方法

通过归纳工程上常用数据建模方法及其应用特点,且结合贮存条件下加速度计零偏和标度因数试验测量数据变化规律,综合给出了建立零偏时间序列模型和标度因数回归模型的详细步骤,并据此建立了贮存条件下加速度计零偏和标度因数的变化模型,所建模型预测的数据与真实数据相比误差很小,充分验证了模型的有效性.所建模型真实地反映了零偏随机性变化规律和标度因数趋势性变化规律的特点,可以为加速度计零偏和标度因数随时间变化的补偿模型提供参考,为加速度计参数长期变化稳定性水平评价提供手段.