Na,Sr和P对过共晶Al—Si合金星状初晶硅形核和生长的影响

在高纯原料配制的、以五瓣星状初晶硅形态为主的Ａｌ－２２％Ｓｉ高硅过共晶合金中加入少量的Ｎａ、Ｓｒ、Ｐ变质或细化元素，考察了它们对初晶硅形态的影响。研究分析表明，Ｎａ强烈抑制Ｓｉ原子团簇之间的五重孪晶凝并，破坏五瓣星状初晶硅自发形核，同时也影响初晶硅的生长过程。Ｓｒ基本不影响Ｓｉ原子团簇间的孪晶凝并形核，在初晶硅生长过程中嵌入界面并诱发孪晶。Ｓｒ主要影响初晶硅的生长过程。Ｐ促使初晶硅的自发形核，对其生长过程没有影响。     

SOPC技术在软件无线电平台中的应用

介绍使用基于NIOSII软核处理器的SOPC技术,并采用基于SOPC的软件无线电技术对一个传统的抗干扰电台进行重新设计,增强了系统功能,改善了系统的灵活性,并提高了其适应不同应用需求的伸缩性。     

航天器太阳电池阵列的发展历程

电源系统是航天器的重要组成部分.航天器电源系统主要有三种类型,化学电池、核电源和太阳电池阵列,而太阳能是航天器系统广泛应用的能源.太阳电池阵列是将太阳能转换成电能的装置,它像翅膀一样在航天器的两边展开,所以又称太阳翼.太阳翼上贴有半导体材料,如掺有5价磷和3价硼元素的硅片,常用的半导体材料还有单结砷化镓和三结砷化镓.太阳电池阵列靠这些半导体材料将太阳能转换成电能.     

空气系统对核心机性能敏感性的影响

为了确定空气系统不同位置引气量对核心机性能的影响，给总体性能和空气系统设计提供依据，以某型核心机设计过 程为例，将空气系统设计迭代到总体性能设计中，研究了空气系统对核心机性能和部件特性的影响，并开展了空气系统对核心机 性能的敏感性分析。结果表明：每个引气位置引气量的增加均会导致燃烧室出口温度的升高，其中用于涡轮转子冷却的引气对燃 烧室出口温度的影响最大，其次为第5级压气机引气，再次为用于涡轮导向器冷却的引气，影响最小的为用于涡轮后机匣冷却的 引气。将空气系统设计结果迭代到核心机性能模型中，迭代后的压气机和涡轮工作特性发生了变化，压气机共同工作线受引气量 增加的影响稍微下移，涡轮落压比由于燃烧室出口温度的升高而减小。     

磁流体发电系统在空间电源中的应用研究

介绍了直线型和盘式磁流体(MHD)发电机,鉴于盘式磁流体发电机结构紧凑、发电效率高、对应磁体系统简单等优点,建议在大型航天器上采用盘式磁流体发电机。根据空间应用的特点,盘式磁流体发电机的工质应选用氦/氙混合气体;在抑制等离子体的不稳定时,应综合使用扩张通道、导流片、波状外形壁面及射频线圈等方法。对空间盘式磁流体发电系统及试验设备研究情况进行了介绍;以高温气体闭环核能磁流体发电系统为例,分析了其工作原理和质量功率比等性能参数;总结出地面试验的研究趋势是向超长时间运行发展。针对我国在反应堆、材料、工艺等方面的发展现状,建议深入开展磁流体发电技术及盘式磁流体发电机研究,突破等离子体参数测量、稳定性等关键技术,促进我国在空间核动力技术领域的快速发展。     

载人小行星探测任务总体方案研究

设计了在近地轨道组装具有分组单元结构的载人深空飞船,包括核热推进单元、燃料储箱与供给单元、主动防辐射单元、人工重力单元、深空居住舱与多任务乘员舱等,给出了各个单元的尺寸与质量参数,并对主要单元的具体组成、功能和技术特点进行了分析。在此基础上,本文以编号4660的Nereus小行星为探测目标,设计了两脉冲转移初始轨道,并进行了轨道优化,得到了发射窗口和最优转移轨道。仿真结果表明,给出的最优两脉冲转移轨道单次施加脉冲在5km/s以内,单程转移时间在160d以内,能够满足未来能量较小的载人小行星探测任务。     

一种SRAM型FPGA内嵌CPU软核的SEU效应防护设计与验证

SRAM型FPGA内嵌CPU软核开发成本低、开发过程灵活,可以替代独立的DSP或CPU器件,执行星载设备核心控制功能。但这种内嵌CPU软核容易受到空间单粒子翻转效应(SEU)的影响。SEU可能导致内嵌CPU软核的硬件或软件故障,对其在轨应用影响较大。提出一种针对SRAM型FPGA内嵌CPU软核的SEU防护方案,通过"三模冗余+动态刷新"对CPU软核的硬件结构进行防护,通过冗余自刷新模块替换对CPU软核的存储区进行防护。该方案经过了软件注错验证及粒子辐照试验验证,证明其能够有效提高SRAM型FPGA内嵌CPU软核对SEU的容错能力。     

众眼看宇宙

<正>睡美人星系位于后发座里的"睡美人星系"又名"黑眼星系",编号M64。这个用小型望远镜就可以看到的星系,在天文爱好者中非常有名。乍看之下,M64只是一个普通的漩涡星系,星系中绝大部分的恒星都以顺时针方向绕星系核运动。但是仔细研究之后发现,M64的外层气体的运动方向和内层气体以及恒星的运动方向相反,由于气体间的碰撞、挤压和收缩导致了恒星在其中大量形成。     

贝叶斯核学习方法在复杂工业系统建模中的应用

在复杂工业过程中,需要对过程变量和操作变量进行测量,但是由于客观条件的影响,很难实现直接测量,但是在工业过程中存在大量有用的过程数据,利用这些数据可以挖掘出大量有用的信息。因此可以利用软测量技术建立辅助变量与测量变量的关系。数据模型的建立是软测量技术的关键,贝叶斯核学习方法是一种新型的数据建模方法,具有小样本、推广能力强和收敛速度快的特点。     

飞机地面除冰保障过程动态预测

针对冰雪气象下除冰保障过程的精细化管理及预测精度低下的问题,提出了一种基于时空关联动态贝叶斯网络的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。在系统性分析除冰保障过程的基础上,设计了面向离港除冰队列的时空关联节点判别方法,基于K最近邻算法简化关联节点并构建了变结构动态贝叶斯网络模型。基于核注意力机制的除冰保障节点先验概率密度估计方法,结合条件概率更新结果构建了面向不同状态的飞机地面除冰保障过程动态预测方法。实验结果表明：所提方法在考虑除冰保障演化不确定性的基础上实现了各节点的动态预测,平均绝对误差为2.34 min,整体精度相比静态贝叶斯网络方法最大提升8.66%,为地面除冰运行战术组织及决策控制提供了有效依据。