神舟号载人飞船回收着陆分系统设计与性能评估

文章描述了神舟号载人飞船回收着陆分系统的技术设计 ,总结了系统设计的特点及技术进步 ,并对系统的性能进行了评估 ,以期对型号后续研制提供参考和借鉴     

发展我国的星基定位通信系统

本文阐述了发展我国星基定位通信系统的必要性、可行性和系统的组成,并给出了部分的工作结果,同时指出了需要进一步研究的问题。     

成型压力对EPDM绝热层性能影响研究

为了减少复合材料壳体成型缺陷并优化壳体缠绕工艺,本文采用显微镜观察了较低硫化成型压力下EPDM绝热层内部致密性的变化情况,研究了硫化成型压力对EPDM绝热层本体性能和界面粘接性能的影响规律。结果表明,当成型压力小于0.15 MPa时,硫化后绝热层的内部不致密,存在较多孔隙,表现为密度、力学性能和烧蚀性能均较低;随着硫化成型压力增加,孔隙率逐渐减少直至消失,本体性能和界面粘接性能亦达到一个较高的稳定值,满足使用要求。     

湿热环境苯基阻尼硅橡胶加速老化与寿命预测研究

研究了苯基阻尼硅橡胶的湿热老化过程,重点考察了其拉伸性能、阻尼性能和压缩回弹性能。对于拉伸性能,实验研究表明材料拉伸模量和100%定伸应力均随着温度或者湿度的上升而逐渐提高。对于阻尼性能,损耗系数随着温度或者湿度的上升而逐渐下降。对于压缩回弹性能,压缩永久变形随着温度或者湿度的上升而逐渐上升。另外,温度对苯基硅橡胶性能的影响大于湿度。这主要归因于老化过程中同时发生了侧基氧化和水解,进而导致分子链交联和断裂同时发生。相比于分子链断裂,分子链交联占据了主导作用。最后,采用Peck模型预测了不同温湿度环境下苯基硅橡胶的贮存寿命。由于阻尼性能决定了苯基硅橡胶的减振性能,因此将损耗系数作为评价特征参数。结果表明,在25 ℃下,当相对湿度在80%~40%间变动时,苯基硅橡胶的寿命在18~39 a间变化。此研究有助于进一步理解苯基硅橡胶的老化过程,并且提供了不同湿热环境下苯基阻尼硅橡胶寿命预测的方法。     

基于机器学习的单孔绝热气膜冷却效率分布预测研究

为了研究利用机器学习技术对绝热冷却效率进行直接预测的方法及特点,搭建了基于上采样卷积神经网络的机器学习模型,生成了用于训练以及验证的数值模拟数据集,使用了监督式学习的方法对模型进行了训练.训练使用反向传播算法和基于随机梯度下降的Adam优化算法,输入模型的参数包括吹风比、主流湍流强度、喷射角、孔形状、孔尺寸,模型输出为...     

基于随机维纳过程的航空发动机性能衰退研究

针对发动机下发间隔预测的问题,研究了发动机性能衰退规律。基于发动机排气温度裕度（EGTM）数据,建立了随机维纳模型,并使用严酷度因子修正模型,表征不同的工作条件对发动机的影响。利用期望最大化（EM）算法结合贝叶斯定理,对模型参数求解,最终得到了基于性能衰退的发动机平均下发间隔。研究结果表明,在严酷度因子为1.2696的使用条件下,某型号航空发动机性能衰退平均下发间隔为8219循环;基于该模型预测的发动机平均下发间隔与厂商建议的下发时间之间的误差仅为1.7%。     

航空电子设备NSEE试验评价方法

本文定义了航空电子设备大气中子单粒子效应(NSEE)硬失效、硬错误与软错误等大气中子辐射可靠性表征参数,提出了一套航空电子设备抗大气中子单粒子效应危害能力的试验评价方法,包括试验应力终止条件与起始条件的确定方法、M_NSEE预估方法、试验程序、试验评价方法等,并通过某航空用卫星导航接收机试验案例证明了该方法在工程应用中的可操作性与有效性,通过掌握数字信号处理(DSP)、静态随机存储器(SRAM)、现场可编程门阵列(FPGA)的NSEE敏感特性,可为航空用卫星导航接收机NSEE危害防控提供针对性的技术支持.本文为我国航空电子产品大气中子单粒子效应试验评价奠定了理论与应用基础,同时也为其他电子信息产品在大气中子单粒子效应试验评价方面提供了重要依据和参考.      

Structure of the Program of Short-term Prediction of Powerful Solar Flares

Input data of the system are two-dimensional images and one-dimensional distributions of total and polarized solar emission at 5.2 cm wavelength obtained with SSRT. Together with photoheliograms, magnetograms, Hα-filtergrams and characteristics of active regions received from other sources, they form the initial database. The first stage includes superimposing the images, identifying microwave sources with active regions, assigning NOAA numbers to the sources, and determining for each active region the heliolatitude, extent, and inclination angle of the group's axis to the equator. These data are used to calculate the boundaries of longitude zones for each active region. A next stage involves determining the brightness temperatures of microwave sources less than the polarization distribution, the degree of polarization, and microwave emission flux, as well as calculating the parameters of microwave sources. Each parameter is assigned its own value of the weight factor, and the sum of values is used to draw the conclusion about the flare occurrence probability in each active region and on the Sun in general.      

基于数值模拟的孔构件挤压强化疲劳寿命预测

为研究飞机机身7050铝合金孔构件挤压强化后的疲劳增益,采用数值模拟与试验研究相结合的方法,对孔构件的挤压强化过程、疲劳加载过程、疲劳裂纹萌生和裂纹扩展过程进行研究。通过数值模拟探究了孔构件在不同状态下危险截面的应力分布和对应的疲劳行为,分析了残余应力场对疲劳性能的影响,探讨了残余应力与疲劳裂纹萌生和裂纹扩展的内在联系,建立了孔构件挤压强化疲劳寿命数值预测模型。结果表明：孔挤压强化引入的残余压应力可以减小孔构件在受载时孔壁最大拉应力,改变疲劳裂纹的萌生位置,抑制疲劳裂纹萌生和裂纹扩展,提高7050铝合金孔构件疲劳寿命近2倍,疲劳寿命数值预测模型误差在12%以内。     

基于遗传算法优化神经网络的结冰环境中MVD和LWC预测

水滴平均体积直径（Mean volumetric diameter,MVD）和液态水含量（Liquid water content,LWC）是两个影响飞机结冰的重要气象参数,但在实际中难以准确测得,如果能够实时、准确地获取这两个参数可以为积冰预测和飞机适航认证标准的建立提供一些指导。文中提出了一种基于遗传算法优化神经网络的结冰气象参数预测模型。以不同测点组合的冰厚和结冰速率、环境温度、飞行速度和机翼迎角为输入参数,结冰气象参数MVD和LWC为输出参数,构建遗传算法优化的结冰气象参数预测模型,并通过预测模型对数值计算测试组数据和结冰风洞实验数据的结冰气象参数进行预测。结果表明,基于遗传算法优化Elman神经网络的预测模型对结冰气象参数的测试组预测相对误差在10%以内,实验数据相对误差在20%以内,该方法具有一定的可行性。