飞船舱间连接部件的烧蚀分析与试验

突起在神舟飞船防热层表面的舱间连接部件要求在再入时尽早烧去,同时又要求具有足够的厚度,这在设计上造成较大困难,为此研制了一套地面试验和分析计算相互配合、反复迭代的设计方法,从而确定了该连接部件的材料与尺寸,并准确地预示了实际飞行的烧蚀现象。神舟飞船的历次飞行结果表明,该部件的性能与设计要求完全相符,从而为所用方法做了飞行验证。     

火星车转移坡道柔顺性优化设计及动力学分析

对一种抽展式火星车转移坡道开展柔顺性优化设计和动力学分析。首先,分析火星车与存在异面角的坡道的挤压几何原理。然后,设计坡道的间隙机构和限位机构,并计算出机构关键设计参数的最优值,以自适应调整两侧坡道的距离,〖JP2〗减小火星车与坡道护栏之间的相互作用力。最后,对坡道下落过程和火星车在坡道上的行驶过程进行动力学仿真,验证坡道柔顺性优化设计的效果。结果表明：优化后的坡道柔顺性大幅提高,坡道可以自适应调整两侧的距离;使用优化后的坡道,可以有效降低火星车与坡道护栏的作用力,实现火星车在坡道上的安全行驶。     

对特征向量导数之动柔度法的补充

一种计算很多特征向量导数的动柔度法在结构处于自由状态（具有刚体运动）下,因其工作方程之系数阵为满阵,使得计算效率不如结构处于约束状态下那样好、本文移频动柔度法可以消除原动柔度法的这一缺陷,因为它的工作方程之系数阵总是具有刚度阵那样的带状特点。另外,由于对动柔度采用的移频步骤与特征方程求解时的移频技术是一致的,故而对方法的程序化极为有利。     

薄壁梁系的可靠性优化设计

以结构系统的可靠度作为薄壁梁系结构的优化控制参数。用改进的分枝眼界法判从主要失效模式。用PNET法计算结构系统的可靠度。导出了两种梁系结构可靠度的灵敏度分析表达式。提出最佳矢量型算法的选代公式,有效地求解了Ⅰ型截面梁系结构在系统可靠度约束下的最小重量设计问题;且在其中通过设计变量连接来满足薄壁梁的稳定性要求。算例的结果说明了方法的有效性。     

0.8m 风洞风扇系统的设计和运转

为提高低速风洞的最大风速,根本的措施是设计高转速大功率的风扇系统。风扇系统的设计首先在于有一个良好的设计方法,选择高升阻比的风扇翼型,根据需要恰当地确定设计工况点,合理选择桨叶和反扭导流片的各个参数,如桨毂比、实度、升力系数和圆弧角等。设计中针对已经设计的外形,进行性能计算,可以迅速鉴别设计的优劣,检查是否能满足设计要求,节约研制成本和缩短周期。     

大型太阳帆板展开状态动态特性研究

利用有限元技术及自编的 FORTRAN程序计算了单翼太阳帆板约束模态的振型和频率 ,计算结果和实验结果比较表明 ,计算精度在工程上是可以接受的。在此基础上 ,以飞船带有双翼对称太阳帆板为模型 ,计算了太阳帆板在转动和不转动情况下非约束模态的振型和频率。上述计算结果为研究带有挠性太阳帆板的航天器的动力学与控制问题打下了基础     

试车台氧化剂系统增压能力影响因素分析

试车台进行改造后,管路和容器参数都发生了变化,试车过程中需在要求时间内完成发动机氧化剂入口压力从前稳段升压至过载段。首次试车过程中由于贮箱增压计算出现误差,导致氧化剂升压过程中增压阀门多次动作。为避免升压过程中增压阀门的多次动作,获得试车台的实际增压能力,对其影响因素及试车数据进行了分析,修正了调整计算过程。试验结果表明:调整计算正确,改进措施有效,满足了试验任务要求。     

基于工业物联网的混流车间机器人自适应调度

随着工业物联网技术与人工智能技术深度融合,物料机器人已广泛应用于物联网车间中.针对车间存在实时动态变化和状况不确定等诸多复杂因素,本文提出以组分层建树和以实时状态为根节点的SP–MCTS(Single-player monte-carlo tree search algorithm)搜索方法实现车间自适应调度决策.该方...     

火箭发动机推力试验装置应用范围研究

提出并研究火箭发动机推力试验装置应用范围扩大问题,即推力试验装置如何适用于推力远远小于试验装置额定负荷能力的发动机的推力试验。指出并研究了其中关键技术问题,包括试验装置机械结构与发动机的安装与配合、减小测力误差和原位校准的实现。建立了有关力学模型,分析了测力误差产生原因,并提出和论证了解决措施。研究结果表明,通过合理的设计,火箭发动机推力试验装置基本上可以用于推力小于试验装置额定负荷的任何规格的发动机的推力试验。     

Evolution of airports from a network perspective——An analytical concept

Analyzing airports' role in global air transportation and monitoring their development over time provides an additional perspective on the dynamics of network evolution. In order to understand the different roles airports can play in the network an integrated and multi-dimensional approach is needed. Therefore, an approach to airport classification through hierarchi-cal clustering considering several parameters from network theory is presented in this paper. By applying a 29 year record of global flight data and calculating the conditional transition probabil-ities the results are displayed as an evolution graph similar to a discrete-time Markov chain. With this analytical concept the meaning of airports is analyzed from a network perspective and a new airport taxonomy is established. The presented methodology allows tracking the development of airports from certain categories into others over time. Results show that airports of equal classes run through similar stages of development with a limited number of alternatives, indicating clear evolutionary patterns. Apart from giving an overview of the results the paper illustrates the exact data-driven approach and suggests an evaluation scheme. The methodology can help the public and industry sector to make informed strategy decisions when it comes to air transportation infras-tructure.