航天器平面薄膜结构模态分析和试验

为分析航天器平面薄膜结构(包含薄膜和绳索张拉系统)的动力学特性,对真空和空气中的多花边平面薄膜结构的模态进行了有限元仿真分析,且构建了一套测试平面薄膜结构模态的试验系统,分别利用摄影测量法和扫描式激光测振仪对平面薄膜结构的平面度和模态进行了测量,试验结果验证了模态仿真分析的正确性。进一步的分析表明,平面薄膜结构的基频近似与绳索拉力的平方根呈正比,且基频随花边半径增大而减小,但减小幅度很小,说明增大绳索拉力对平面薄膜结构基频的提高比减小花边半径对基频的提高要明显得多。     

简述电加工技术在大飞机制造中的应用

作为航空发动机制造技术重要组成部分的电加工技术在大飞机制造技术中也占有一席之地,并具有发展改进空间。大飞机一般是指起飞总重超过100t的运输类飞机,包括军用大型运输机和民用大型运输机,也包括一次航程达到3000km的军用或乘座达     

买空卖空的碳排放权

要减少造成全球暖化的工业气体，有个方便的办法是联合国的“洁净发展机制”。CDM是《京都议定书》的条款之一，允许工业国家向减碳成本较低的贫穷国家购买“碳补偿”，以降低自己的温室气体净排放量。     

基于计划到达时刻的四维航迹规划

为了加速空管自动化与智能化技术的应用与实施,提出了水平航迹与高度/速度剖面分阶段设计的四维航迹规划方法。基于动态时间规整与层次聚类方法实现历史雷达航迹聚类分析,完成水平航迹设计。建立速度剖面规划模型,通过航迹生成器与速度调整器交互协作,精细化控制进场时间,以满足计划到达时间要求。以上海浦东国际机场PINOT进场航班为例实施验证,结果表明,四维航迹规划方法可有效实现航班的计划到达时间,从而减少航班延误,提高终端空域运行效率。     

不同分子量聚碳硅烷的性能及对Ｃ/ Ｃ－ＳｉＣ 复合材料增密的影响

以四种分子量级别聚碳硅烷(PCS)为浸渍剂,采用CVD和浸渍-裂解工艺制备了C/C-Si C复合材料,分析了四种分子量级别PCS的分子量、软化点,分子结构和热失重性能,采用压汞法测试试件的孔隙分布特性。分析表明,PCS的软化点和800℃转化率都随着分子量的提高而提高;四种分子量级别的PCS热分解过程基本相同,分子的支化程度差异不大。数均分子量为1 178、1 333的PCS的整体致密化效率要高于数均分子量为1 550的PCS,经过7个周期致密后,分子量为1 178的PCS所致密试样的累积孔隙容积最高,分子量为1 550的PCS所致密的试样最低。前5个浸渍裂解致密周期采用分子量为1 550的PCS,以后周期采用分子量为1 178或1 333的PCS,可以达到较高的致密效率。     

基于综合模糊聚类算法的液体火箭发动机故障诊断

基于液体火箭发动机正常及故障状况数据的完备程度和数据质量的不断提高,提出一种基于数据驱动的综合模糊聚类算法用于故障诊断。采用模糊c均值(FCM)算法对已知正常样本数据进行聚类得到最优的聚类中心,将所得到的聚类中心作为先验样本数据用于传递闭包法最优分类结果的选择从而得到故障检测结果,该算法只需要少量的正常先验样本数据就能快速、准确的检测出故障;随后采用FCM算法进行故障分类,可以根据现有的故障数据库进行聚类得到对应的故障类型,并且可以给出故障幅值范围。模型仿真结果表明:该算法对故障的检测率可达968%,故障隔离率达到94%。某型液体火箭发动机实际试车数据结果表明:该故障诊断算法能够准确及时的检测并隔离出故障。     

热解碳基泡沫结构应用于热真空吸波箱技术研究

针对卫星通信系统考核用热真空吸波箱对结构吸波材料的需求,文章采用前驱体法和热解工艺制备了以热解碳为基体的轻质泡沫结构吸波材料。性能测试结果表明：该材料不仅适用于高真空、高低温循环热真空吸波箱环境,而且具有适合尖锥型高效吸波结构设计的宽频带、宽温域高介电损耗的电磁特性。在此工作基础上,以开展无源互调（PIM）吸波箱研制为例,分别建立电磁波室温远场平面波照射仿真模型和吸波箱内宽温域电磁波近场球面波照射仿真模型。综合两模型仿真结果,确定了该吸波材料尖锥+底板结构的具体尺寸。结果表明其吸波性能满足国军标的考核要求。     

基于振动参数聚类融合的空间轴承故障辨识方法研究#br#

轴承是飞轮和控制力矩陀螺(CMG)等空间惯性执行机构的核心部件,其健康状态直接影响整机性能和使用寿命.当前,由于轻载轴承在正常运转时也可能产生类似于微弱故障特征的现象,导致单一故障特征参数难以辨识正常和微弱故障状态.针对这一问题,本文提出了一种基于振动参数聚类融合的轴承微弱故障辨识方法.首先,通过轴承振动实验获得数据;然后,基于特征频率比值等方法对振动信号进行特征参数的提取;在此基础上,利用K Medoids算法对正常样本进行聚类,并根据3σ法则构建正常运转的安全边界;最后,计算不同轴承故障数据的超限概率,根据概率大小进行故障状态的识别.结果表明,该方法对轴承正常和微弱故障的辨识是可行和有效的.     

基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪技术研究

目标检测与跟踪技术广泛应用于交通、医疗、安保和航天等领域.目前,目标检测与跟踪技术面临目标微弱、背景复杂、目标被遮挡等挑战.同时,随着脑科学研究的不断深入,人们对人脑视觉系统的理解逐渐透彻,利用类脑计算解决复杂背景下高精度目标检测与跟踪问题成为相关领域的重要研究方向.本文结合神经工程导向的类脑模型和计算机工程导向的深度神经网络(Deep Neural Networks, DNNs),提出多种基于类脑模型与深度神经网络的目标检测与跟踪算法,包括：基于演算侧抑制的目标检测算法,基于结构 对比度(Structure Contrast, SC)视觉注意模型的弱小目标检测算法和基于记忆机制与分层卷积特征的目标跟踪算法.实验结果表明,将类脑模型和深度神经网络应用于目标检测和跟踪领域,有利于实现复杂条件下的高精度目标检测和鲁棒性目标跟踪.     

剪叉式星载可展开天线的设计与分析

针对微小卫星应用发展过程中对星载天线提出的轻质量、高收纳比和大口径的需求,设计了一种新型剪叉式可展开薄膜天线。该设计应用剪叉式机构作为天线的骨架,以实现薄膜天线的二维收拢,能够有效提高天线的整体收纳比并扩大天线口径。运用计算机软件建立模拟样机并进行仿真分析,仿真结果验证了剪叉式机构展开的可行性和展开后结构的稳定性。