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851.
为验证板式贮箱蓄液器的蓄液性能,搭建了蓄液器模型试验系统,针对蓄液器模型的蓄液性能和流体传输行为进行微重力落塔试验研究,得到微重力环境下蓄液器的流体蓄留和传输规律.试验结果表明,相对于楔形蓄液器,双圆锥形蓄液器具有更好的蓄液能力,对于双圆锥形蓄液器,承受侧向加速度时仍具有良好的蓄液能力,合理设计蓄液器结构可有效地蓄留液体并控制液体传输速度.该试验成果不仅为新型板式流体管理部件设计优化提供参考,同时也为空间环境下流体控制提供了一种新方法. 相似文献
852.
针对推进剂在轨加注任务中,接受贮箱内气液位置不确定,排气和质心控制困难的问题,以NASA的FARE Ⅱ试验中的贮箱为参考,根据表面张力贮箱相关理论,建立计算模型.采用数值模拟的方法,对不同加注流量条件下,叶片式表面张力贮箱内气液分布进行研究.运用Fluent流体仿真软件,以肼为工质,对叶片式表面张力贮箱在轨加注过程进行数值模拟.仿真结果表明:加注流量越大,贮箱中部气液界面凸起越高;当加注流量超过临界值,流入的推进剂经过排气管排出.研究结果对于叶片式贮箱在轨加注过程中的流量控制具有参考价值. 相似文献
853.
854.
考虑围压效应的N15固体推进剂本构模型 总被引:1,自引:0,他引:1
利用自制围压试验系统,完成了不同围压下N15固体推进剂的力学性能测试,结果显示:围压对推进剂初始模量影响不大,但最大抗拉强度、断裂强度、最大伸长率和断裂伸长率均随着围压的增大而增大;结合推进剂细观结构及断面分析,初步揭示了围压对推进剂力学性能的影响机理,由于围压的存在,推进剂内部颗粒脱湿度降低,孔洞由于受到压迫,其形成扩展过程延缓,裂纹萌发扩展被抑制,从细观结构上证明了围压对推进剂具有强化效果;根据弹性-黏弹性对应原理建立了考虑围压效应的N15推进剂本构模型,结果表明所建立的本构模型准确度较好,能够准确描述围压对N15推进剂力学性能的影响。 相似文献
855.
为解决微纳卫星利用固体火箭推进器进行快速轨道机动时的姿态翻滚问题,提出了利用质量矩技术对卫星的俯仰、偏航通道姿态进行稳定控制。首先考虑推进剂燃烧、质量块运动等因素引起的系统质量特性参数的变化,建立质量矩固体推进微纳卫星姿态动力学模型;然后分析了推进剂燃烧、质量矩控制引入的系统模型参数不确定性、连续有界未知干扰;随后基于反演控制方法,设计了卫星姿态角和姿态角速度双回路自适应滑模动态面控制器,利用自适应算法调节控制参数估计来补偿不确定因素的影响;基于Lyapunov函数证明了闭环系统的稳定性。最后,通过数值仿真验证了控制算法的有效性。 相似文献
856.
CMDB推进剂RDX填料表面包覆对其机械感度和力学性能的影响 总被引:2,自引:1,他引:1
为了改善RDX-CMDB推进剂的安全性能和力学性能,用一种含能高分子材料(记为HP-1)和一种胺类物质(记为AM)对RDX填料进行了表面包覆。用SEM和XPS对包覆样品的包覆效果进行了表征,对包覆前后RDX样品的撞击感度、摩擦感度及CMDB推进剂的机械感度和力学性能进行了测试和对比。结果表明,单独用HP-1包覆的样品机械感度没有明显变化;而随着AM用量的增加,样品的摩擦感度和撞击感度都有下降的趋势,当HP-1和AM的含量分别为1%和0.5%时,样品的特性落高升高了约17 cm,摩擦爆炸概率由92%降到58%。通过对RDX填料进行包覆,CMDB推进剂的撞击感度没有明显变化,而摩擦感度由58%降到4%,各个温度下的力学性能也得到了很大改善。 相似文献
857.
固体火箭冲压发动机的若干技术问题 总被引:2,自引:0,他引:2
简述了固体火箭冲压发动机类型及工作原理,总体评价了固体火箭冲压发动机发展时快时慢的原因,弹-机一体化设计、贫氧推进剂、进气道、转级机构、补燃室等设计中应注意的问题,提出了应加强的研究工作,即开展高能低沉积燃烧产物贫氧推进剂研究;完善多种燃气流量调节装置方案,提高其可靠性;进一步开展一次燃烧和二次掺混燃烧的理论和实验研究,提高燃烧效率;尽快建立自由射流等试验研究手段,开展相关的研究工作;适时开展固体燃料冲压、固体超燃冲压及膏体冲压等发动机的研究,不断拓宽应用领域。 相似文献
858.
859.
两相流环缝塞式喷管理想型面的设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
目前固体火箭发动机塞式喷管没有成熟的理论设计方法,设计方法需考虑两相流因素和极限粒子流线的几何约束。在常滞后两相流假设下提出改进的Angelino理想型面法设计两相流环缝塞式喷管,证明了常滞后两相流中的普朗特-迈耶函数关系式,并给出了最终设计公式。用F luent软件计算了改进法设计的喷管型面性能。算例结果表明,与未考虑两相流效应的纯气相理想型面相比,该法设计的型面长度缩短近33%,推力增大约1%,证明了提出常滞后两相流假设的合理性及改进法设计两相流环缝塞式喷管的有效性。 相似文献
860.
建立并利用遗传(GA-BP)神经网络对NEPE类高能固体推进剂高压燃烧性能进行了模拟计算。针对计算需求,对NEPE类高能固体推进剂配方进行了全新表征,提出了13个表征参数。燃速预示结果表明,该方法计算误差小于10%,精度较高,能指导高能固体推进剂高压燃烧性能研究及配方设计;同时,也说明该表征方法能反映出此类配方的本质特征。该研究为高能固体推进剂燃速预估提供了新方法。 相似文献