微量Al 掺杂对2D C/ SiC 性能的影响

以二维编织碳纤维碳布为预制体,采用聚铝碳硅烷(PACS)为聚合物前驱体,应用化学气相渗透(CVI)结合聚合物浸渗-裂解(PIP)工艺制备微量Al掺杂2D C/SiC复合材料。研究微量Al掺杂对C/SiC微观结构、力学、热膨胀和氧-乙炔焰烧蚀性能的影响。结果表明:掺杂微量Al未改变C/SiC的微观结构和热膨胀性能,也未降低其韧性和强度;但微量Al掺杂提高了C/SiC的抗烧蚀性能,含微量Al的SiC氧化形成微量Al熔于SiO2的固熔体,微量Al提高了SiO2的黏度和致密度,减小SiO2挥发,较未掺杂Al的C/SiC相比,线烧蚀率降低了26%。     

反射面背射螺旋天线设计

介绍了一种反射面背射螺旋天线,其反射面口径仅有几个波长,通过采用新型背射螺旋天线作馈源,成功解决了小口径反射面天线效率低的难题,实现了高达75％的口面效率。该天线体积小、重量轻,已成功应用于嫦娥一号卫星机械转动定向天线。文章对该天线的设计、仿真计算和实测结果进行了综述。     

小卫星主动磁控制地球捕获姿态控制系统设计

分析了小卫星捕获阶段的客观条件要求,重力梯度杆的指向要求,捕获阶段视为大角度机动问题,采用欧拉动力学和四元数方法描述,建立小卫星捕获阶段的动力学模型。控制器采用大角度机动拟 PD控制,拟PD控制器参数采用了简化分析和经验调试设计,同时分析设计了磁力矩器的磁偶极子,最后给出某小卫星姿态捕获仿真结果,经过几个轨道周期后可以实现一定精度的对地捕获,验证了本文的设计方法的可行性。     

涡轮喷气CO_2气动激光器概念研究

通过分析航空发动机和燃烧驱动CO2气动激光器的相似性,探讨了将航空发动机改装成CO2气动激光器的可行性.提出了涡轮喷气CO2气动激光器的概念和基本框架,分析了其中涉及的各项关键技术和初步解决方案.针对典型航空发动机的工作状态,设计了阵列喷管型面,并对小信号增益和喷管内流场分布进行了数值计算.结果表明,利用航空发动机燃气可以获得较高的小信号增益,涡轮喷气CO2气动激光器存在其合理性和可行性.     

确定性仿真结果检验和因子分析方法

提出一种确定性仿真结果(不考虑随机因素影响的仿真结果)检验方法, 能够对仿真结果与试验结果之间的误差进行分析, 确定该误差是由于仿真不正确引起的系统误差, 还是由于试验结果的分散性引起的偶然误差, 进而判断仿真结果正确与否.同时建立一种确定性仿真结果多因子分析方法, 能够对仿真结果的各个影响因素(因子)进行分析, 确定哪些因素已被正确仿真, 哪些因素尚未被正确模拟, 从而指导仿真软件的编制.      

小型弹用涡轮发动机发展综述

小型涡轮喷气和涡轮风扇发动机可为高亚音速、中远程导弹提供理想的巡航动力,是各军事强国竞争的焦点。弹用涡轮发动机具有成本低、寿命短、尺寸小、转速高、增压比低、容积热强度大、起动和点火方式多样等特点,已被广泛应用于巡航、反舰和空地等多种战略与战术导弹。从国内外主要产品及其技术参数、性能与结构基本特点、应用现状、发展趋势等方面,对20世纪70年代以来100~700daN推力范围内弹用涡轮发动机的发展情况进行梳理和分析。指出更低成本、更少油耗和更优结构将是未来导弹推进系统继续追求的目标;螺桨风扇发动机高速性好、耗油率低,脉冲爆震涡轮发动机循环效率高、结构简单,是未来先进弹用涡轮发动机重要的发展方向。     

304不锈钢小冲孔蠕变试验与损伤数值模拟研究

对304不锈钢进行了恒定温度下多种载荷的小冲孔蠕变试验,在此基础上建立了304不锈钢小冲孔蠕变试样的有限元模型。应用改进的K-R蠕变损伤本构方程,分析了在650℃、恒载荷条件下的试样中心挠度、应变等随时间的变化规律以及试样蠕变损伤与位置的关系。结果表明,试验与数值模拟结果基本一致,试样中心蠕变曲线都具有明显的三个阶段,与单轴试验的应变曲线十分相似。整个试样在中心损伤比较严重,呈现明显局部化特征。试样的失效首先在下表面,距试样中心约1/10处,这与试验观察到的试样颈缩部位完全一致。     

考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计

 先验信息失真及先验样本数量过大会扭曲小子样条件下Bayes融合评估的效果,引入可信度可以改善这个问题。现有的可信度度量方法大都直接基于数据层,即通过判断两种样本是否属于同一分布,这种度量在小子样情况下不太可信,为此提出了一种基于数据物理来源的可信度度量方法。同时归纳了可信度融合评估的准则,分析了现有可信度融合评估方法的不足,并结合正态分布的参数估计问题,给出了一种考虑先验信息可信度的后验加权Bayes估计方法。理论分析和算例都证实了该方法优于常用的Bayes估计方法。     

小样本条件下多应力加速寿命试验预测方法

鉴于导弹中的电子设备价格昂贵、可用于试验的样本量少,在开展加速试验以及寿命预测的实际工作中通常为小样本的背景。文章研究探索小样本条件下多应力加速试验寿命预测方法,分别建立通用对数线性模型、 BAS-BP神经网络模型、灰色–支持向量回归模型,结合多应力加速试验数据在各应力条件下的样本容量分别为 56组、20组、10组、5组的情况下,比较 3种模型的预测效果,分析各模型的适用场合和时机,探索小样本条件下模型的选优问题,为小样本条件下多应力加速试验寿命预测提供有益的借鉴。     

一种小样本民机产品的可靠性预测方法

将最小二乘支持向量机(Least square support vector machine,LS-SVM)应用于小样本民机产品的可靠性预测分析。通过重构相空间的饱和嵌入维数,确定最小二乘支持向量机的最佳输入变量;然后,使用最小二乘向量机建立可靠度回归预测模型,运用自动网格搜索法,优化了最小二乘支持向量机的建模参数,实现了比现有方法精度高、泛化性好的模型。训练和测试的可靠性样本取自某机型襟翼液压锁寿命可靠性数据。与神经网络模型的比较实例表明,提出的方法合理有效。