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11.
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王百亚%张康助%雷海锋%方东红 《宇航材料工艺》2003,33(4):39-42
研究讨论了缠绕过程中几种主要工艺参数对F— 12纤维 /RE14配方Φ15 0mm压力容器复合材料性能的影响。结果表明 :采用“交替”铺层方式缠绕成型 ,含胶量控制在 30 %~ 4 0 % (质量分数 ) ,缠绕张力控制在 15 0N~ 2 0 0N ,采用GPC谱图控制固化时机 ,得到的复合材料综合性能较好 ;用优化出的工艺参数进行了Φ4 80mm压力容器试验 ,结果表明其容器特性系数PV/W值为 37.0 2km ,纤维强度转化率高达73.2 6 %。 相似文献
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高空气球标定的太阳能电池是可被用于地面太阳模拟器和太阳光光强检测的标准电池。首先,给出了由飞行气球搭载的高空太阳能电池标定所使用的太阳跟踪控制系统设计方法,包括基于STM32的太阳跟踪控制系统硬件设计方案、混合自动追踪控制策略、软件开发与实现方法、高空跟踪控制技术问题解决方案以及高空标定试验等。同时,解决了高空气球电池标定用太阳跟踪控制系统在极端环境下高可靠性、连续追踪和防抖动等关键技术问题。试验结果为气球飞行高度32km,平飘时间超过2h,太阳跟踪偏差小于1°。经初步分析,高空太阳跟踪控制系统标定测试结果合理可靠,工作性能稳定,为中国高空气球太阳能电池AM0标定用太阳跟踪控制系统的研究提供了新思路。 相似文献
15.
微小型数据采集系统一般是基于微控制器进行设计的,存储设备主要为SD卡,由于微控制器资源有限,因此很难在保证微小型数据采集系统较高采集速度的同时保证采集系统的可靠性.针对该问题,本文分析了影响数据采集系统采集速率及可靠性的主要影响因素,推导了DMA缓冲区设置大小与数据采集系统采集速率及可靠性之间的模型,并设计了数据采集系统主要参数标定与验证试验.试验结果表明,本文提出的数据采集系统设计方法合理、可根据数据采集处理器内存大小、SD卡文件系统性能指标设计数据采集系统,确保数据采集系统的可靠性,对提高系统设计效率、降低微小型数据采集系统的设计成本以及后续改进完善数据采集系统奠定了重要的理论基础. 相似文献
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This paper analyzes the state of the ionosphere during two geomagnetic storms of a different intensity evolving in different sectors of local time in different seasons. There were used the data from a network of ionospheric stations located in the opposite longitudinal sectors of 80°-150° E and 250°-310° E.This analysis has permitted us to conclude that the detected differences in the variations of the disturbances are likely to be determined by the local time difference of the geomagnetic storm development, its intensity and by the different illumination conditions of the ionosphere. 相似文献
19.
利用C/A码单点定位对LEO(Low Earth Orbit)卫星上的电离层延迟改正方法——"电离层比例因子法"进行了分析研究.计算的CHAMP卫星的轨道结果表明:采用电子密度峰值高度(hmF2,F2 region maximum electron density height)平均值和瞬时值计算的电离层比例因子α变化范围分别为0.3~0.4和0.2~0.65之间,两者最大差异可达0.3,相比较而言,hmF2瞬时值的结果更加合理,并且相应的大地高H方向的系统偏差要降低0.05~0.3m左右;与双频无电离层组合的普通单点定位结果相比表明该方法能较好地消除电离层一阶项所引入的H方向上的系统偏差;该方法适用的LEO卫星轨道高度范围大致在200~ 600km之间,当轨道高度超过700km时,该方法并不适用. 相似文献
20.
S.I. Oronsaye L.A. McKinnell J.B. Habarulema 《Advances in Space Research (includes Cospar's Information Bulletin, Space Research Today)》2014
A new version of global empirical model for the ionospheric propagation factor, M(3000)F2 prediction is presented. Artificial neural network (ANN) technique was employed by considering the relevant geophysical input parameters which are known to influence the M(3000)F2 parameter. This new version is an update to the previous neural network based M(3000)F2 global model developed by Oyeyemi et al. (2007), and aims to address the inadequacy of the International Reference Ionosphere (IRI) M(3000)F2 model (the International Radio Consultative Committee (CCIR) M(3000)F2 model). The M(3000)F2 has been found to be relatively inaccurate in representing the diurnal structure of the low latitude region and the equatorial ionosphere. In particular, the existing hmF2 IRI model is unable to reproduce the sharp post-sunset drop in M(3000)F2 values, which correspond to a sharp post-sunset peak in the peak height of the F2 layer, hmF2. Data from 80 ionospheric stations globally, including a good number of stations in the low latitude region were considered for this work. M(3000)F2 hourly values from 1987 to 2008, spanning all periods of low and high solar activity were used for model development and verification process. The ability of the new model to predict the M(3000)F2 parameter especially in the low latitude and equatorial regions, which is known to be problematic for the existing IRI model is demonstrated. 相似文献