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161.
陀螺系统的微机械敏感结构部分的性能提升受到成本、工艺的限制,有较高难度,故提升接口电路的各项性能成为提升整个系统性能的关键。因此,电容读出电路作为微机械陀螺系统中非常重要的组成部分,该电路性能的优劣直接决定着陀螺的测量精度。为实现硅微陀螺高精度检测,设计了一款低噪声的电容读出电路。在陀螺与读出电路之间设计斩波开关,基于斩波技术进行低噪声设计,采用相关双采样技术用来降低关键的第一级放大电路的低频闪烁噪声和开关噪声。采用了一种简化的陀螺测试模型,用于读出电路的独立测试。读出电路在0.18μm CMOS工艺下设计流片,测试结果表明,该电容读出电路输出噪声为-122.8dBV/Hz1/2,可实现0.06aF/Hz1/2的电容分辨率。 相似文献
162.
163.
为了研究叶栅式反推力装置各部件在工作过程中的运动学与动力学特性,根据机构运动原理对反推力装置进行简化并建立了运动学与动力学数学模型。以滑动整流罩位移与阻流门所受气动负荷为输入进行运动学与动力学仿真,得到了反推力装置各部件的位移、速度及受力特性曲线,并对比分析了在不同尺寸参数下各部件特征点的运动轨迹和反推力装置负载力变化。结果表明:运动学及动力学仿真结果与工程实际相符;反推力装置机构参数选择不合理时,各设计点会发生干涉现象并导致机构无法运动;机构参数变化对负载力最大值影响尤为突出,在阻流门AC段长度值增大6%,阻流门CB段长度值减小9%的情况下,负载力正向最大值将增大19.53%,负向最大值增大12.67%。研究方法及研究结果可为反推力装置运动学及动力学分析,以及为反推力装置机构优化设计提供参考。 相似文献
164.
通过分析航空发动机涡轮叶片的失效机理与寿命预测模型,从理论上阐述了导致叶片失效的关键因素。并针对影响叶片寿命的关键参数系统地阐述了目前的检测技术和发展趋势,主要包括叶片制造过程中叶片轮廓、进出气边轮廓、气膜孔、表面质量的检测,以及叶片服役后涂层质量、蠕变伸长量的离线和在线检测。检测技术既是叶片制造一致性的保障,同时也为失效机理和寿命预测提供实验测量数据,使预测模型更精准。 相似文献
165.
166.
阐述了钨涂层微观结构影响机理以及涂层性能。通过等离子体喷涂工艺参数及微观形貌分析涂层微观结构和参数对涂层性能的影响,工艺参数主要包括喷涂功率、喷涂距离、送粉气量等。结果显示钨涂层是由钨粒子熔融沉积平铺成"圆饼状"或"花瓣状"的单层叠加而成,单层呈现柱状晶微观结构,厚度约10μm、直径约50μm的"圆饼状"单层是状态比较好的涂层结构。钨粒子熔化状态、沉积速率以及喷涂环境决定了熔化粒子的沉积形貌;与大气喷涂相比,真空喷涂钨涂层气孔率低、传热性能和结合性能较好,适合作为面对等离子体材料的制备技术。 相似文献
167.
设计了接头球半径为8cm的柔性接头及其增强件环向应力电测系统,测试了不同燃烧室压强和摆角条件下增强件的环向应力,并与现有经验公式、有限元分析结果进行了对比,基于有限元分析研究了接头球半径变化对增强件环向压缩应力的影响,提出了新的接头球半径在6~10cm范围内增强件环向压缩应力估算公式,另外研究了喷管喉径对柔性接头结构应力的影响,讨论了冷试容器压强和热试车发动机燃烧室压强换算公式的适用性。结果表明:增强件环向压缩应力试验测试结果和有限元计算结果吻合较好,现有增强件环向压缩应力经验公式估算结果值得商榷,柔性接头冷试结构应力与热试结构应力是不同的,冷试容器压强和热试车发动机燃烧室压强换算公式对于增强件环向压缩应力是适用的,但是对弹性件切应力不适用。 相似文献
168.
169.
针对过零检测实现的全数字锁相环不仅锁相速度慢, 而且过零点的扰动会
直接影响锁相精度以及适合模拟电路实现的相干解调技术,在数字电路中实现则需要设
计高阶数字低通滤波器,将占用大量数字电路资源并且会显著增加系统功耗等问题,在
设计一种新型全数字锁相环(All-digital Enhanced Phase-lock Loop,EPLL)的基础上,结合自
适应正交解调技术,提出了一种基于EPLL 技术的自适应正交解调技术方案,并对该方
案进行了研究与仿真。仿真得到了满意的结果,验证了基于EPLL 技术的自适应正交解
调技术方案的可行性,并研究验证了算法的参数变化对其性能的影响,为今后算法在数
字系统中的实现以及其在各领域的应用研究奠定了坚实的基础。 相似文献
170.
针对航空发动机性能退化缓解控制中推力指令模型输入量有限问题,提出1种双智能网络串联的推力指令建模方法.其中子模型Ⅰ采用BP网络映射与推力密切相关的气路参数,其输出作为子模型Ⅱ的输入;子模型Ⅱ采用优化极端学习机(ELM)算法,输出为额定发动机推力,并以此推力为性能蜕化缓解控制指令.为了减小ELM网络规模,提高推力指令模型实时性,采用微分进化算法(DE)优化ELM初始网络参数.数字仿真验证表明:各飞行包线内推力指令模型预测值最大相对误差小于4‰,远优于单一神经网络最大8.17%和单一极端学习机最大14.5%的误差,模型推力指令计算时间仅需0.64ms,实时性好,验证了该推力指令模型的有效性. 相似文献